Op basis van uw beschrijving raad ik een gecombineerde partitioneringsstrategie aan die de data skew aanpakt en shuffle overhead vermindert. Hier is een stapsgewijze aanpak voor Spark 3.2.1: ### 1. Salting Strategie voor Data Skew ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql._ // Voeg salt toe aan gebruikers-ID's om distributie te verbeteren val saltedDF = originalDF.withColumn("salted_user_id", concat(col("user_id"), lit("_"), (rand() * 100).cast("int")) ) // Gebruik custom partitionering op gesaldeerde ID's val repartitionedDF = saltedDF.repartition(2000, col("salted_user_id")) ``` ### 2. Geoptimaliseerde Partitie Aantal Gebaseerd op uw clusteromgeving (20 nodes): - Ideale partitie grootte: 128-256 MB - Aanbevolen partities: 2000-4000 partities ```scala val optimalPartitions = 2000 // Start met 2000, monitor en pas aan ``` ### 3. Tweedelige Partitie Strategie ```scala // Eerst partitioneren op timestamp (dag/uur) voor temporal locality val timestampPartitioned = df.withColumn("date_part", date_format(col("timestamp"), "yyyyMMdd")) // Dan salting toepassen binnen elke tijdsperiode val finalDF = timestampPartitioned .withColumn("salted_user", concat(col("user_id"), lit("_"), (rand() * 50).cast("int"))) .repartition(col("date_part"), col("salted_user")) ``` ### 4. Aangepaste Partitioner Implementatie ```scala import org.apache.spark.Partitioner class SkewAwarePartitioner(partitions: Int) extends Partitioner { override def numPartitions: Int = partitions override def getKey(key: Any): Int = { val keyStr = key.toString if (keyStr.contains("_")) { // Gesaldeerde key - gebruik consistente hashing (keyStr.hashCode % numPartitions).abs } else { // Normale key - verdeel gelijkmatiger (keyStr.hashCode * 31 % numPartitions).abs } } } // Gebruik in RDD-operaties rdd.partitionBy(new SkewAwarePartitioner(2000)) ``` ### 5. Spark Configuratie Optimalisaties ```scala spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true") spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") spark.conf.set("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", "true") spark.conf.set("spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes", "134217728") // 128MB spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "2000") ``` ### 6. Monitoring en Aanpassing Implementeer monitoring om: - Partitiegrootte te tracken (idealiter 100-200 MB) - Skew ratio's te identificeren - Dynamic allocation te gebruiken waar mogelijk ### 7. Aanvullende Optimalisaties ```scala // Gebruik Delta Lake voor betere data management spark.conf.set("spark.databricks.delta.optimizeWrite.enabled", "true") spark.conf.set("spark.databricks.delta.autoCompact.enabled", "true") // Zet compressie aan spark.conf.set("spark.sql.parquet.compression.codec", "snappy") ``` ### Implementatie Stappen: 1. Begin met salting + hash partitionering 2. Monitor job metrics via Spark UI 3. Pas partitie aantal aan based op werkelijke data distributie 4. Overweeg bucketing als aanvullende optimalisatie 5. Gebruik AQE (Adaptive Query Execution) features van Spark 3.2 Deze strategie zou de shuffle overhead significant moeten verminderen en de algehele job performance verbeteren zonder extra resources te vereisen.