Uw Spark-job voert een eenvoudige filter- en aggregatie-operatie uit op een dataset van ongeveer 10 GB. Hieronder volgt een analyse van mogelijke knelpunten en optimalisaties voor betere prestaties en schaalbaarheid: **Analyse van de huidige configuratie en code:** 1. **Datavolume:** 10 GB is matig groot, maar kan nog steeds profiteren van optimalisaties. 2. **Code:** - Leest JSON-bestand in één keer in een DataFrame. - Filtert op `eventType = 'click'`. - Groepeert op `userId` en telt de gebeurtenissen. - Resultaat wordt getoond met `.show()`. **Mogelijke knelpunten:** - **Ongeoptimaliseerde leesoperatie:** JSON-bestanden kunnen traag lezen en veel geheugen vereisen, vooral zonder optimalisaties. - **Geen gebruik van caching of persistency:** Als je meerdere bewerkingen op hetzelfde DataFrame uitvoert, is caching aan te bevelen. - **Geen expliciete partitionering:** Zonder partitionering kan Spark suboptimale taken genereren, vooral bij grote datasets. - **Geen specificaties voor shuffling:** Groepeer- en aggregatie-operaties vereisen shuffling, wat duur kan zijn. - **Onbekende configuraties:** Bijvoorbeeld: aantal executors, executor- en driver-heapgrootte, aantal cores, enz. **Aanbevelingen voor optimalisaties:** 1. **Schema-inferentie uitschakelen of schema vooraf definiëren:** JSON lezen is traag door schema-inferentie. Definieer een schema voor snellere lezing. ```scala import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType(Array( StructField("eventType", StringType, true), StructField("userId", StringType, true), // voeg andere relevante velden toe )) val df = spark.read.schema(schema).json("/data/events.json") ``` 2. **Partitionering en parallelisme optimaliseren:** - Controleer het aantal partities: ```scala val dfRepartitioned = df.repartition(200) // pas aantal aan op cluster ``` - Overweeg partitionering op `eventType` of `userId` als dat logisch is voor verdere query's. 3. **Gebruik caching indien nodig:** Als je meerdere bewerkingen op hetzelfde DataFrame uitvoert: ```scala filtered.cache() ``` 4. **Optimaliseer shuffling:** - Gebruik `agg()` in plaats van `groupBy().count()` indien mogelijk. - Controleer de shuffle-partities: ```scala spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") // pas aan op cluster ``` 5. **Gebruik van DataFrame API in plaats van SQL-string filters:** Bijvoorbeeld: ```scala val filtered = df.filter(col("eventType") === "click") ``` 6. **Gebruik van broadcast joins (indien relevant):** Niet direct van toepassing hier, maar bij joins met kleine datasets kan dat helpen. 7. **Resource-afstemming:** - Zorg dat de Spark-configuratie (aantal cores, executors, geheugen) optimaal is afgestemd op de clustercapaciteit. - Bijvoorbeeld: ```scala spark.conf.set("spark.executor.memory", "4g") spark.conf.set("spark.executor.cores", "4") spark.conf.set("spark.executor.instances", "10") ``` **Samenvatting:** - Definieer een schema voor snellere JSON-inleesoperatie. - Repartitioneer de DataFrame op een passend aantal partities vóór aggregatie. - Pas de `spark.sql.shuffle.partitions` aan op basis van clustergrootte. - Overweeg caching als je meerdere bewerkingen uitvoert. - Gebruik expliciete kolomfilters in de DataFrame API. - Stem resource-instellingen af op je cluster voor optimale prestaties. Door deze optimalisaties toe te passen, zou je significante verbeteringen in snelheid en schaalbaarheid moeten zien bij het verwerken van je 10 GB data.