Om je Spark-taakplanning te verfijnen en het resourcegebruik te verbeteren, kun je de volgende strategieën overwegen, afgestemd op jouw situatie met Spark 3.1.2 en batchtaken: 1. **Gebruik van Dynamic Allocation** Activeer dynamic allocation (`spark.dynamicAllocation.enabled=true`) om automatisch de hoeveelheid executors aan te passen op basis van de workload. Dit voorkomt resource contention doordat niet meer executors worden gebruikt dan nodig. 2. **Configureer Executor-parameters** - Stel het aantal cores per executor in (`spark.executor.cores`) op een passend niveau (bijvoorbeeld 4-5 cores) om parallelisme te optimaliseren zonder overhead. - Pas het aantal executors aan (`spark.executor.instances`) aan op basis van de beschikbare resources en workload. - Bepaal de geheugeninstellingen (`spark.executor.memory` en `spark.executor.memoryOverhead`) zorgvuldig om out-of-memory fouten te voorkomen. 3. **Task Scheduling en Fair Scheduler** - Overweeg het gebruik van de Fair Scheduler (`spark.scheduler.mode=FAIR`) om gelijke resourceverdeling tussen verschillende jobclusters te garanderen. - Definieer pools en toewijzingen voor verschillende taken of teams om resource contention te minimaliseren. 4. **Optimaliseer Partitionering** - Verhoog of pas de hoeveelheid partitions (`spark.sql.files.maxPartitionBytes`, `spark.sql.shuffle.partitions`) aan zodat de workload beter gelijkmatig verdeeld wordt en dat de resources optimaal worden benut. 5. **Tijdige Job Scheduling** - Plan intensieve batchtaken buiten piekuren of wanneer cluster resources minder druk bezet zijn, om resource contention te verminderen. 6. **Gebruik van Specifieke Configuraties voor Batchwerkzaamheden** - Maak gebruik van `spark.speculation=true` om langlopende taken te detecteren en te herstarten indien nodig, wat de efficiëntie kan verbeteren. 7. **Monitoring en Fine-tuning** - Gebruik Spark UI en monitoring tools om resourcegebruik te analyseren en daarop verdere optimalisaties door te voeren. Door deze strategieën te combineren, kun je de efficiëntie van je batchtaken verbeteren en resource contention in je cluster verminderen.

Hier zijn enkele praktische optimalisatiestrategieën voor uw Spark 3.1.2 batch-workloads: ### 1. **Dynamische Allocatie Configuratie** ```properties spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.dynamicAllocation.minExecutors=2 spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50 spark.dynamicAllocation.initialExecutors=5 spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s ``` ### 2. **Executor Sizing Optimalisatie** - **Memory configuratie**: ```properties spark.executor.memory=8g spark.executor.memoryOverhead=1g spark.memory.fraction=0.6 spark.memory.storageFraction=0.5 ``` - **Core configuratie**: ```properties spark.executor.cores=4 spark.task.cpus=1 ``` ### 3. **Parallelisme Afstemming** ```properties spark.sql.adaptive.enabled=true spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true spark.sql.adaptive.skew.enabled=true spark.default.parallelism=200 spark.sql.shuffle.partitions=200 ``` ### 4. **Specifieke Batch Optimalisaties** - **Partitionering**: ```scala df.repartition(200, $"partitie_kolom") ``` - **Caching Strategie**: ```scala df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) ``` ### 5. **Resource Queue Configuratie** ```properties spark.scheduler.mode=FAIR spark.scheduler.allocation.file=/path/to/fair-scheduler.xml ``` ### 6. **Shuffle Optimalisaties** ```properties spark.sql.adaptive.enabled=true spark.sql.adaptive.skew.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=64mb ``` ### Monitoring Tips: - Gebruik Spark UI om task skew te identificeren - Monitor executor garbage collection tijd - Houd shuffle spill naar schijf in de gaten Begin met deze basisinstellingen en pas ze geleidelijk aan op basis van uw specifieke workload en clusteromvang. Test altijd in een niet-productie omgeving eerst.