Optimisation avancée via tuning du plan d'exécution Catalyst

Scénario

Contexte Un job analytique critique prend 3 heures sur un cluster de 20 nœuds pour traiter 500GB de données. Le Problème L'analyse du Spark UI révèle des stages déséquilibrés, un nombre de partitions inadapté après shuffle et des spill mémoire fréquents. Contraintes Ajuster spark.sql.shuffle.partitions en fonction du volume. Forcer un AQE (Adaptive Query Execution) avec les configurations appropriées. Corriger les spill en ajustant spark.executor.memory et spark.memory.fraction. Documenter chaque paramètre modifié. Livrable attendu Une configuration Spark optimisée avec justification technique de chaque paramètre, visant une réduction significative du temps d'exécution.

Compétences ciblées