Hyesung Oh

조금만 검색해보면 spark Performance tuning과 관련된 좋은 참고자료들이 많이 있습니다. 그 중에서 실제 팀에서 적용하여 효과를 보고있는 내용만 선별하여 공유하고자 합니다. 크게 코드 레벨에서의 최적화와 configuration 레벨에서의 최적화 두 가지가 있을 것 같습니다. 1. Code Level Opimization point 1. filter -> aggregation. aggregation을 하게 되면 driver 노드에 많은 부하가 있을 수 있습니다. 따라서 이럴 경우 reduceByKey를 이용하여 driver로 전송되는 데이터 사이즈를 최대한 줄이는게 포인트입니다. point 2. Iterator 최대한 활용하기 driver node로 데이터를 불러와서 작업을 해야하는 경우..

Pyspark로 이전하면서 느꼈던 가장 큰 아쉬움 한가지는 바로, Scala의 Dataset API가 지원되지 않는다는 점이었습니다. Dataset API를 통해 객체지향 인터페이스를 마음껏 누리면서도 Spark tunsgten project 이후 (Scala code -> java object -> 자연스레 cpu, memory 오버헤드) CPU, Memory 작업에서 많은 최적화가 이루어져 성능도 우수한 편이었기에 개인적으로 선호했기 때문입니다. Pyspark에서 이러한 아쉬움을 달래기 위해 노력한 과정과 그 과정에서 바뀌게된 생각들을 공유하고자 합니다. Code Style Guide 코드 스타일 가이드는 https://github.com/palantir/pyspark-style-guid를 우선적으로..