Настройка Apache Spark Executor | Ядра и память Executor

Добро пожаловать в нашу обширную серию видео о настройке и оптимизации производительности Apache Spark! В этом руководстве мы подробно рассмотрим искусство настройки исполнителей в Apache Spark, чтобы обеспечить эффективное выполнение задач по обработке данных.

🔹 Содержание:
Узнайте, как правильно распределять ресурсы ЦП и памяти исполнителям Spark, а также как определить количество создаваемых исполнителей для достижения оптимальной производительности. Независимо от того, новичок ли вы в Apache Spark или опытный инженер по данным, стремящийся оптимизировать свои задания Spark, это видео предоставит вам ценную информацию о настройке количества исполнителей, памяти и ядер для достижения пиковой производительности. Я рассмотрел всё: от понимания базовой структуры исполнителей Spark в кластере до продвинутых стратегий оптимального выбора размера исполнителей, включая подробные примеры и расчеты.

📘 Ресурсы:
📄 Полный код на GitHub: https://github.com/afaqueahmad7117/sp...
🎥 Плейлист с полной настройкой производительности Spark:    • Ultimate Guide To Apache Spark Performance...  
🔗 LinkedIn:   / afaque-ahmad-5a5847129  

Главы:
0:00 — Введение в настройку исполнителей в Apache Spark
0:37 — Понимание исполнителей в кластере Spark
3:30 — Пример: определение размера исполнителей в кластере
4:58 — Пример: определение размера «толстого» исполнителя
9:34 — Пример: определение размера «тонкого» исполнителя
12:50 — Преимущества и Недостатки «толстого» исполнителя
18:25 — Преимущества и недостатки «тонкого» исполнителя
22:12 — Правила выбора оптимального исполнителя
26:30 — Пример 1: Выбор оптимального исполнителя
38:15 — Пример 2: Выбор оптимального исполнителя
43:50 — Ключевые выводы

#ApacheSparkTutorial #SparkPerformanceTuning #ApacheSparkPython #LearnApacheSpark #SparkInterviewQuestions #ApacheSparkCourse #PerformanceTuningInPySpark #ApacheSparkPerformanceOptimization #ApacheSpark #DataEngineering #SparkTuning #PythonSpark #ExecutorTuning #SparkOptimization #DataProcessing #pyspark #databricks
#dataengineering #вопросыдляинтервью #azuredataengineer