Какие оптимизации можно применить при работе с большими объемами данных в PySpark?

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

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

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