Оптимизация заданий Spark | Производственный конвейер в реальном времени скачать в хорошем качестве

Оптимизация заданий Spark | Производственный конвейер в реальном времени

Оптимизация заданий Spark для конвейера разработки в реальном времени Сталкиваетесь с проблемами производительности заданий Apache Spark? В этом видео я расскажу, как оптимизировать задания Spark для конвейеров разработки в реальном времени, используя практические примеры, стратегии настройки и передовые практики, которым следуют ведущие команды специалистов по разработке данных. Вы узнаете: 🔥 Как Spark обрабатывает данные внутри системы 🔥 Распространённые узкие места в производственных конвейерах 🔥 Как устранить проблемы Shuffle, Skew, Spill и OOM 🔥 Оптимизация преобразований и действий Spark 🔥 Использование адаптивного выполнения запросов (AQE) 🔥 Рекомендации по определению размера кластера 🔥 Как отлаживать медленные задания в режиме реального времени 🔥 Советы по работе с Databricks, AWS EMR и Azure Synapse Это видео идеально подходит для: ✔ Инженеров по данным ✔ Разработчиков решений для больших данных ✔ Инженеров по Spark/Databricks ✔ Всех, кто готовится к собеседованиям по инженерии данных Если вы работаете с крупномасштабными приложениями, конвейерами реального времени и сложными преобразованиями, это видео поможет вам оптимизировать задания для скорости, экономии средств и эффективности. Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться, чтобы получать больше контента о Spark и инженерии данных в режиме реального времени! Оптимизация заданий Spark Настройка производительности Apache Spark Конвейер Spark в реальном времени Проблемы с производством Spark Улучшение производительности Spark Оптимизация блоков данных Медленное задание Spark Оптимизация перемешивания Spark Обработка перекосов Spark Учебник по Spark AQE Проблема с загрузкой на диск Spark Проблема нехватки памяти в Spark Настройка кластера Spark Оптимизация SQL Spark Оптимизация преобразований Spark Настройка разделов Spark Конвейер инженерии данных в реальном времени Оптимизация больших данных Вопросы для собеседования с разработчиком Spark Apache Spark в реальном времени #Spark #ApacheSpark #SparkOptimization #DataEngineering #BigData #Databricks #SparkPerformance #RealTimePipeline #ETL #DataPipelines #ProductionPipeline #SparkTuning #AQE #BigDataEngineering #CloudDataEngineering ✉ Вы можете написать мне на dataarchitectstudio@gmail.com 📲 Место для книги https://topmate.io/dataarchitectstudio/ ♻️ Коды Git: https://github.com/dataarchitectstudi...