Test SCALA-SPARK Este repositorio contiene el test de código en Scala utilizando Apache Spark. El código se ha desarrollado utilizando Spark 2.3.0.
Dependencias Este proyecto fue creado con IntelliJ Idea 14 Community Edition y utiliza las siguientes versiones:
JDK 1.8 Scala 2.11.12 Spark 2.3.0 Cómo crear el proyecto Clonar el repositorio: Clona este repositorio en tu máquina local utilizando el siguiente comando: git clone URL_DEL_REPOSITORIO
Estructura del proyecto: El proyecto sigue la siguiente estructura de directorios: TestScala ├── src │ └── main │ └── scala │ └── Test │ └── package.scala ├── build.sbt └── README.md
Ejecuta la aplicación: Desde la terminal: sbt run Esto compilará el código y ejecutará la aplicación.
Para mejorar el rendimiento de las operaciones join en spark propongo las siguientes opciones Particiona los DataFrames:
Cuando se trabaja con joins en Spark, es importante asegurarse de que los DataFrames involucrados estén particionados adecuadamente. Si es posible, se debe utilizar la misma columna de partición para ambos DataFrames. Para redistribuir los datos antes del join, se puede emplear .repartition("columna_de_particion").
Persiste los DataFrames:
Si se planea reutilizar un DataFrame en múltiples operaciones, se debe considerar persistirlo en memoria o en disco para evitar recalculaciones innecesarias. Esto se puede lograr utilizando .persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) o .persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) según las necesidades específicas.
Ajusta la configuración de Spark:
Es fundamental configurar adecuadamente la memoria y el número de particiones en el entorno Spark. Se pueden ajustar parámetros como spark.sql.shuffle.partitions para controlar el número de particiones utilizadas en las operaciones de shuffle.
Evita joins cartesianos:
Los joins cartesianos (cross joins) pueden ser costosos en términos de rendimiento y uso de memoria. Siempre que sea posible, se debe optar por joins basados en columnas específicas en lugar de cross joins.
Optimiza las condiciones de join:
Es importante asegurarse de que las condiciones de join sean lo más específicas posible. Se deben evitar joins innecesarios o condiciones de join complejas.
Monitorea el uso de recursos:
Se recomienda utilizar herramientas de monitoreo para verificar el uso de memoria, CPU y disco durante las operaciones de join. Mantener un ojo en los recursos ayudará a identificar posibles cuellos de botella y optimizar el rendimiento de las operaciones.