راهنمای جامع بهینهسازی برنامههای Apache Spark برای عملکرد بهتر
این مقاله به بررسی روشهای عملی بهینهسازی برنامههای Apache Spark میپردازد، از تنظیمات پیکربندی و کدنویسی کارآمد تا مدیریت حافظه و نظارت بر عملکرد.
۲ دقیقه مطالعه
راهکارهای بهینهسازی Apache Spark
Apache Spark یک موتور پردازش توزیعشده قدرتمند است، اما دستیابی به عملکرد بهینه نیازمند فراتر رفتن از اجرای ساده کدها میباشد. بهینهسازی باید بخش اصلی فرآیند توسعه در نظر گرفته شود.
- استفاده از APIهای Data Frame/Dataset به جای RDDها برای بهرهمندی از بهینهساز Catalyst
- فیلتر کردن زودهنگام دادهها برای کاهش حجم دادههای منتقل شده در عملیات shuffle
- استفاده از joinهای broadcast برای مجموعه دادههای کوچک
- اجتناب از UDFها و استفاده از توابع داخلی Spark
- کش کردن هوشمندانه دادههای میانی که چندبار استفاده میشوند
"طراحی محاسبات برای کاهش جابجایی دادهها بسیار حیاتی است"
"نظارت بر عملکرد از طریق Spark UI کلید بهبود مستمر میباشد"
با پیادهسازی این راهکارها و نظارت مستمر، میتوان عملکرد برنامههای Spark را به طور چشمگیری بهبود بخشید.
