Несколько оптимизаций, которые можно применить при работе с большими объёмами данных в PySpark:

• Разделение данных на партиции. 15 Это позволяет параллельно обрабатывать большие объёмы данных, распределяя вычисления по нескольким узлам, каждый из которых обрабатывает подмножество общих данных. 1
• Ранняя фильтрация. 1 Операции фильтрации следует применять как можно раньше в конвейере обработки данных. 1 Это сокращает количество строк, которые нужно обработать на последующих этапах, уменьшая общую вычислительную нагрузку и ресурсы памяти. 1
• Удаление ненужных столбцов. 1 Многие вычисления требуют только подмножества столбцов в наборе данных. 1 Следует удалить столбцы, которые не необходимы для обработки данных. 1
• Кэширование датасетов. 2 Если датасеты достаточно малы, чтобы поместиться в памяти, кэширование их может улучшить производительность последующих операций соединения. 2
• Выбор релевантных столбцов. 2 Вместо всех столбцов из датасетов следует выбирать только необходимые, которые нужно добавить в другой датасет. 2 Это уменьшает объём данных, который перетасовывается во время операции соединения, и повышает производительность. 2

Для поиска оптимальной конфигурации рекомендуется анализировать распределение данных и экспериментировать с разными стратегиями разделения и бакетирования. 2