AWSGlue(Spark)非常缓慢。
创始人
2024-09-25 14:02:28
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  1. 增加DPU数:AWS Glue是基于Data Processing Units(DPU)计费的,每个DPU提供4 vCPU和16 GB内存。可以通过增加DPU数目来提高AWS Glue的处理速度。

  2. 增加worker节点:AWS Glue提供了多个worker节点,可以同时处理数据分区。增加worker节点数可以提高数据处理能力。

  3. 优化Spark代码:Spark是AWS Glue的底层组件,可以通过对Spark代码进行优化来提高处理速度。例如,减少数据的shuffle操作、使用广播变量、调整Spark执行资源等。

下面是一个Spark代码示例来调整shuffle操作的设置:

from pyspark.sql.functions import *

# 设置spark.sql.shuffle.partitions为2,从而减少shuffle操作分区数目
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "2")

# 执行Spark操作
df = spark.read.parquet("s3://bucket/path/to/data")
df.groupBy("category").agg(mean("price")).show()

通过上述的优化方法,可以提高AWS Glue (Spark)的处理速度。

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