Om te bepalen welke Spark-configuraties de beste prestatiewinsten opleveren, kunt u een gestructureerde aanpak volgen: 1. Bepaal uw KPI's: - In dit geval is uw primaire KPI de verwerkingstijd (bijvoorbeeld 120 seconden). 2. Plan uw experimenten: - Variëren van configuratie-instellingen zoals: - spark.executor.memory (bijv. 2g, 4g, 8g) - spark.executor.cores (bijv. 1, 2, 4) - spark.executor.instances (bijv. 2, 4, 8) - spark.sql.shuffle.partitions (bijv. 200, 400, 800) 3. Voer gerichte tests uit: - Houd de ene parameter constant terwijl u de andere varieert. - Bijvoorbeeld, start met spark.executor.memory=4g en varieer de cores en instances. 4. Meet de prestaties: - Noteer de verwerkingstijd voor elke configuratie. - Houd andere variabelen constant om consistente vergelijkingen te garanderen. 5. Analyseer de resultaten: - Zoek naar de configuratie die de kortste verwerkingstijd oplevert. - Let op resourcegebruik en stabiliteit. 6. Optimaliseer iteratief: - Verfijn de instellingen op basis van de resultaten. - Overweeg ook het gebruik van Spark UI en logs voor diepere analyse. Voor uw huidige situatie, met spark.executor.memory=4g en een verwerkingstijd van 120 seconden, zou u kunnen beginnen met het verhogen van het geheugen en het aantal cores, afhankelijk van de beschikbare resources, en testen of dat de prestaties verbetert. Let erop dat niet altijd meer resources leiden tot betere prestaties; er is een afname van efficiëntie door overhead en resource contention. Daarom is het belangrijk om systematisch te testen en te vergelijken. Heeft u specifieke resourcebeperkingen of een bepaald cluster dat u gebruikt? Dan kan ik gerichtere aanbevelingen geven.

Zeker, ik help je graag bij het evalueren van Spark-configuraties. Hier is een systematische aanpak voor het testen en optimaliseren van je Spark 3.1.0 applicatie: ### 1. **Huidige Situatie Analyse** - Configuratie: `spark.executor.memory=4g` - Huidige prestatietijd: 120 seconden ### 2. **Aanbevolen Configuraties om te Testen** #### **Executor Configuraties:** ```properties # Geheugen gerelateerd spark.executor.memory=6g spark.executor.memoryOverhead=1g spark.memory.fraction=0.6 spark.memory.storageFraction=0.5 # Core/Parallelisme spark.executor.cores=4 spark.default.parallelism=[2-3x totale cores] spark.sql.shuffle.partitions=200 ``` #### **Driver Configuraties:** ```properties spark.driver.memory=2g spark.driver.maxResultSize=1g ``` #### **Shuffle & Serialisatie:** ```properties spark.shuffle.compress=true spark.shuffle.spill.compress=true spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer ``` ### 3. **Teststrategie** - **Wijzig één variabele per keer** om het effect te isoleren - **Meet**: Executietijd, GC-tijd, shuffle read/write - **Gebruik Spark UI** om bottlenecks te identificeren ### 4. **Specifieke Optimalisaties voor Spark 3.1.0** ```properties # Adaptive Query Execution (standaard aan in 3.1.0) spark.sql.adaptive.enabled=true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true # Dynamic Partition Pruning spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled=true ``` ### 5. **Praktische Volgorde voor Testen** 1. Begin met `spark.executor.memory=6g` 2. Pas `spark.default.parallelism` aan op basis van je data grootte 3. Optimaliseer shuffle partitions 4. Test Kryo serialisatie 5. Experimenteer met memory fractions ### 6. **Monitoring Tools** - Spark Web UI (http://driver-node:4040) - Ganglia metrics voor systeembronnen - JVM GC logs analyseren ### 7. **Veelvoorkomende Valkuilen** - Te veel/weinig partities - Onvoldoende geheugen voor shuffles - Suboptimale data format (gebruik bijv. Parquet) Welk type workload draai je precies? (ETL, machine learning, streaming) Dit kan helpen meer specifieke aanbevelingen te geven.