De data-serialisatiestrategie in uw Spark-applicatie maakt gebruik van Parquet en Kryo, wat over het algemeen goede prestaties biedt. Echter, de lange garbage collection-pauzes wijzen op mogelijke inefficiënties in serialisatie en geheugenbeheer. Hier zijn enkele gerichte aanbevelingen om de efficiëntie en snelheid te verbeteren: 1. Optimaliseer Kryo-serialisatie: - Registratie van Klassen: Registreer expliciet al uw complexe geneste case classes en collecties met Kryo via `SparkConf.set("spark.kryo.registrator", "UwRegistrator")`. Dit minimaliseert de serialisatiekosten. - Beperk onnodige serialisatie: Zorg dat alleen de noodzakelijke klassen geregistreerd worden en vermijd serialiseren van grote, onnodige objecten. 2. Gebruik van efficiënte schema's in Parquet: - Schema-optimalisatie: Zorg dat schema's zo plat mogelijk blijven en vermijd onnodige geneste structuren waar niet nodig. - Column-pruning en predicate pushdown: Maak gebruik van filters en selecteer alleen benodigde kolommen om te voorkomen dat te veel data wordt geladen en geserialiseerd. 3. Garbage Collection en geheugenbeheer: - Verhoog de executor-heapgrootte (`spark.executor.memory`) indien mogelijk, zodat meer data in het geheugen kan worden gehouden. - Gebruik off-heap geheugen: Overweeg `spark.memory.offHeap.enabled` en `spark.memory.offHeap.size` te configureren om geheugen te scheiden van JVM heap. - Vermijd grote objecten in het geheugen: Verdeel grote datasets en vermijd het bewaren van grote geneste objecten in het geheugen. 4. Data-indeling en partitionering: - Partitioneer data strategisch om de hoeveelheid data per taak te verminderen, wat de serialisatie- en deserialisatiekosten verlaagt. - Gebruik bucketing of sortering indien relevant om read-/write-efficiënties te verbeteren. 5. Spark Configuraties: - Zet `spark.serializer` op `org.apache.spark.serializer.KryoSerializer` (waarschijnlijk al gedaan). - Overweeg het gebruik van `spark.sql.parquet.enableVectorizedReader` op `true` voor snellere Parquet-leesoperaties. 6. Profilering en monitoring: - Gebruik Spark UI en JVM-profileringshulpmiddelen om precies te identificeren waar de vertragingen optreden. - Monitor garbage collection gedrag en pas de tuning aan op basis van de resultaten. Door deze maatregelen te combineren, zou u de serialisatie-efficiëntie kunnen verbeteren, geheugenbeheer optimaliseren en zo de lange garbage collection-pauzes en daarmee gerelateerde vertragingen verminderen.

Op basis van uw beschrijving identificeer ik enkele kritieke aandachtspunten en stel ik concrete verbeteringen voor: ## Huidige Probleemanalyse **Primaire issue:** Lange GC-pauzes duiden op excessief objectcreatie en geheugendruk door: - Java-serialisatie overhead bij Kryo - Onnodige objectconversies tussen Parquet en Scala-objecten - Geneste structuren die complexe (de)serialisatie vereisen ## Aanbevolen Verbeteringen ### 1. Kryo Serialisatie Optimalisatie ```scala // Configureer Kryo optimaal in SparkSession .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") .config("spark.kryo.registrationRequired", "true") .config("spark.kryo.registrator", "uw.package.CustomKryoRegistrator") .config("spark.kryoserializer.buffer.max", "256m") ``` **CustomKryoRegistrator:** ```scala class CustomKryoRegistrator extends KryoRegistrator { override def registerClasses(kryo: Kryo): Unit = { kryo.register(classOf[UwCaseClass]) kryo.register(classOf[AndereCaseClass]) // Registreer alle geneste collection types kryo.register(classOf[scala.collection.immutable.List[_]]) kryo.register(classOf[scala.collection.immutable.Map[_,_]]) } } ``` ### 2. Parquet-leesoptimalisaties ```scala // Gebruik schema inference beperking .config("spark.sql.parquet.columnarReaderBatchSize", "4096") .config("spark.sql.parquet.enableVectorizedReader", "true") // Pushdown filters toepassen df.filter(col("kolom") === "waarde").write.parquet(...) ``` ### 3. Geheugenmanagement ```scala // Verhoog off-heap geheugen .config("spark.memory.offHeap.enabled", "true") .config("spark.memory.offHeap.size", "2g") // Optimaliseer GC settings .config("spark.executor.extraJavaOptions", "-XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:ConcGCThreads=12") ``` ### 4. Dataset i.p.v. DataFrame API ```scala // Gebruik typed datasets voor betere serialisatie case class GenesteStruct(veld: String, lijst: Seq[String]) case class HoofdStruct(id: Long, genest: GenesteStruct) val dataset = spark.read.parquet("pad").as[HoofdStruct] ``` ### 5. Schema-flattening voor Parquet ```scala // Verminder geneste structuren voor betere Parquet-performance df.selectExpr( "id", "genest.veld as genest_veld", "explode(genest.lijst) as genest_lijst_item" ) ``` ## Monitoring en Validatie **Voer deze metingen uit:** 1. `spark.sparkContext.uiWebUrl` → GC-tijd monitoren 2. `spark.listenerManager` → serialisatietijd meten 3. Parquet metadata inspecteren met `parquet-tools` ## Aanvullende Overwegingen - **Overweeg Avro** als alternatief voor complexe geneste structuren - **Test Arrow-based serialisatie** met `spark.sql.execution.arrow.enabled=true` - **Evalueer memory-mapped files** voor grote datasets Implementeer deze wijzigingen gefaseerd en meet de impact op GC-tijd en totale jobduration.