
Сегодня рассмотрим несколько простых способов ускорить обработку больших данных в рамках конвейера задач Apache Spark. Читайте далее про важность тщательной оценки входных и выходных данных, рандомизацию рабочей нагрузки Big Data кластера и замену JOIN-операций оконными функциями. Оптимизируй это: почему конвейеры аналитической обработки больших данных с Apache Spark замедляются Обычно со временем объемы данных только растут, а логика их обработки становится только сложнее. Поэтому каждый дата-инженер сталкивается с проблемой повышения производительности конвейера обработки Big Data, пытаясь решить ее наиболее эффективно, что означает максимум положительных результатов при минимальных изменениях архитектуры самого pipeline’а. Для этого можно воспользоваться следующими 3-мя способами: навести порядок в выводе конвейера; сбалансировать нагрузку с помощью рандомизации; заменить JOIN-соединения оконными функциями. Каждый из этих способов мы подробнее рассмотрим далее, а Далее …