۵ تکنیک حیاتی بهینه‌سازی عملکرد دیتابریکس که اغلب مهندسین نادیده می‌گیرند
این راهنما شش تکنیک عملی بهینه‌سازی شامل UDFها، AQE، Delta Lake، متغیرهای برودکست و موتور فوتون را برای افزایش ۱۰۰ برابری سرعت کوئری‌ها ارائه می‌دهد.
بهینه‌سازی عملکرد دیتابریکس
این مقاله پنج استراتژی حیاتی برای بهینه‌سازی عملکرد دیتابریکس ارائه می‌دهد که می‌تواند سرعت کوئری‌ها را تا ۱۰۰ برابر افزایش دهد. تمرکز اصلی بر روی تکنیک‌های عملی است که مهندسین داده در محیط‌های تولیدی می‌توانند پیاده‌سازی کنند.
- بهینه‌سازی UDF: استفاده از توابع داخلی به جای UDFهای استاندارد پایتون که از بهینه‌ساز کاتالیست و موتور فوتون بهره می‌برند
- تنظیم پارتیشن‌های شافل: استفاده از Adaptive Query Execution برای تنظیم خودکار پارتیشن‌ها با هدف فایل‌های ۱۲۸ مگابایتی
- بهینه‌سازی اندازه فایل‌های Delta Lake: هدف‌گیری فایل‌های ۲۵۶ مگابایت تا ۱ گیگابایت برای بهبود عملکرد خواندن/نوشتن
- متغیرهای برودکست: کاهش انتقال داده در شبکه از گیگابایت به مگابایت با اشتراک‌گذاری داده‌های خواندنی
- آمار و بهینه‌سازی مبتنی بر هزینه: اجرای
ANALYZE TABLEبرای کمک به بهینه‌ساز در انتخاب استراتژی‌های join
"دیتابریکس شامل AQE پیشرفته است که به طور خودکار تعداد پارتیشن‌ها را بر اساس اندازه واقعی داده‌ها تنظیم می‌کند"
"موتور فوتون یک موتور کوئری برداری است که عملیات SQL و DataFrame را تا ۵ برابر سریع‌تر انجام می‌دهد"