Apache Spark
Avancé
Correction d’un problème de gestion mémoire avec persist mal utilisé
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
memory-management
persist
storage-level
bugfix
performance
Scénario Technique
Contexte : Un DataFrame est persistant en mémoire mais provoque des erreurs liées au manque de RAM. Le Problème : persist() est utilisé sans niveau de stockage adapté. Extrait actuel : df.persist() Aucune stratégie MEMORY_AND_DISK n’est définie. Contraintes : Choisir un StorageLevel adapté. Éviter la saturation mémoire. Maintenir de bonnes performances. Livrable attendu : Proposer une configuration de persistance adaptée garantissant stabilité et performance.
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