Оптимизация заданий Spark | Производственный конвейер в реальном времени

Оптимизация заданий Spark для конвейера разработки в реальном времени

Сталкиваетесь с проблемами производительности заданий Apache Spark? В этом видео я расскажу, как оптимизировать задания Spark для конвейеров разработки в реальном времени, используя практические примеры, стратегии настройки и передовые практики, которым следуют ведущие команды специалистов по разработке данных.

Вы узнаете:
🔥 Как Spark обрабатывает данные внутри системы
🔥 Распространённые узкие места в производственных конвейерах
🔥 Как устранить проблемы Shuffle, Skew, Spill и OOM
🔥 Оптимизация преобразований и действий Spark
🔥 Использование адаптивного выполнения запросов (AQE)
🔥 Рекомендации по определению размера кластера
🔥 Как отлаживать медленные задания в режиме реального времени
🔥 Советы по работе с Databricks, AWS EMR и Azure Synapse

Это видео идеально подходит для:
✔ Инженеров по данным
✔ Разработчиков решений для больших данных
✔ Инженеров по Spark/Databricks
✔ Всех, кто готовится к собеседованиям по инженерии данных

Если вы работаете с крупномасштабными приложениями, конвейерами реального времени и сложными преобразованиями, это видео поможет вам оптимизировать задания для скорости, экономии средств и эффективности.

Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться, чтобы получать больше контента о Spark и инженерии данных в режиме реального времени!

Оптимизация заданий Spark
Настройка производительности Apache Spark
Конвейер Spark в реальном времени
Проблемы с производством Spark
Улучшение производительности Spark
Оптимизация блоков данных
Медленное задание Spark
Оптимизация перемешивания Spark
Обработка перекосов Spark
Учебник по Spark AQE
Проблема с загрузкой на диск Spark
Проблема нехватки памяти в Spark
Настройка кластера Spark
Оптимизация SQL Spark
Оптимизация преобразований Spark
Настройка разделов Spark
Конвейер инженерии данных в реальном времени
Оптимизация больших данных
Вопросы для собеседования с разработчиком Spark
Apache Spark в реальном времени

#Spark #ApacheSpark #SparkOptimization #DataEngineering #BigData #Databricks
#SparkPerformance #RealTimePipeline #ETL #DataPipelines #ProductionPipeline
#SparkTuning #AQE #BigDataEngineering #CloudDataEngineering

✉ Вы можете написать мне на dataarchitectstudio@gmail.com
📲 Место для книги https://topmate.io/dataarchitectstudio/
♻️ Коды Git: https://github.com/dataarchitectstudi...