- Apache Spark is an open-source cluster computing framework for large-scale data processing. It was originally developed at the University of California, Berkeley in 2009 and is used for distributed tasks like data mining, streaming and machine learning. - Spark utilizes in-memory computing to optimize performance. It keeps data in memory across tasks to allow for faster analytics compared to dis
Sparkで機械学習をするとき、前処理もSparkでやりますよね。 前処理って面倒ですよね。カテゴリ値とか連続値とか合成変数とか。 無邪気に変数を定義するデータサイエンティストにイラっとします。 さて、ある程度の大きさのデータを処理すると、 タイムアウトとかOOMとか、処理が遅かったりしますね。 そんなときに試してみると良いかもしれないオプションです。 Dynamic Allocation 無駄なリソースを使わないことに越したことはないので、動的リソース確保ができるようにします。 DynamicAllocationを有効にするには、ShuffleServiceも有効にする必要があります。 使われないExecutorが削除されるので、Shuffleのファイルを別な場所に退避させておくためです。 spark.dynamicAllocation.enabled spark.shuffle.ser
Question spark - How to reduce the shuffle size of a JavaPairRDD? * I have a JavaPairRDD<Integer, Integer[]> on which I want to perform a groupByKey action. The groupByKey action gives me a: org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle which is practically an OutOfMemory error, if I am not mistaken. This occurs only in big datasets (in my case when
Performance Tuning Caching Data In Memory Other Configuration Options Join Strategy Hints for SQL Queries Coalesce Hints for SQL Queries Adaptive Query Execution Coalescing Post Shuffle Partitions Spliting skewed shuffle partitions Converting sort-merge join to broadcast join Converting sort-merge join to shuffled hash join Optimizing Skew Join Misc For some workloads, it is possible to improve pe
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