Revisado por Felipe Yukio

Databricks y Spark UI son herramientas potentes para manejar operaciones de datos a gran escala. Como ocurre con cualquier sistema sólido, optimizar el rendimiento es crucial para aprovechar al máximo los recursos. Esta guía profundiza en la comprensión de las métricas de rendimiento dentro de Databricks mediante la interfaz de usuario de Spark. 

Desde la preparación hasta la identificación de desafíos y el perfeccionamiento de soluciones, ofrece una visión integral para aprovechar al máximo las operaciones de datos. Con una combinación de conocimientos técnicos y consejos prácticos, los lectores aprenderán cómo aprovechar las capacidades de diagnóstico de Spark UI, garantizando que las operaciones de datos sean eficientes, efectivas y aclaradas. ¡Siga leyendo!

El valor de Spark UI

Spark UI es una herramienta de diagnóstico instrumental para quienes trabajan con Databricks y Apache Spark. Ofrece una ventana al funcionamiento interno de las operaciones de datos. Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, suele resultar complicado determinar si se están realizando mejoras. Spark UI ofrece claridad al presentar los datos de operación de manera comprensible.

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Preparación para el análisis y resolución de problemas de muestra.

Antes de iniciar el análisis, es fundamental garantizar un entorno propicio. Esto implica evitar el almacenamiento en caché de datos, que puede distorsionar las métricas de procesamiento de datos en tiempo real. Se puede deshabilitar el caché en Databricks con comandos como establecer ″spark.databricks.io.cache.enabled″ en falso.

Borrar el caché en Spark.catalog garantiza un entorno libre de caché. Para los entusiastas de SQL dentro de Databricks, se puede lograr el mismo efecto con el comando SQL borrar caché. Si desea evitar errores, incluso se podría considerar reiniciar el clúster para garantizar una configuración sin caché.

Explorando las métricas

Al ejecutar consultas de Spark, las métricas de Spark UI se vuelven centrales. Una observación inicial se dirige a la visión del ″trabajo″, ofreciendo una perspectiva más amplia. Cada operación de datos en Spark desencadena ″trabajos″, que comprenden múltiples ″etapas″ que constan de varias ″tareas″. Aquí se presentan métricas como la cantidad de tareas por etapa y el tiempo necesario para cada etapa.

Una exploración más detallada conduce a la vista del ″escenario″, que revela detalles más finos como las distribuciones de particiones. Se presentan métricas valiosas como los tiempos de recolección de basura y las distribuciones del tamaño de los insumos, lo que ayuda a diagnosticar problemas como la distorsión de los datos.

Databricks opera en un entorno agrupado y las métricas agregadas por el ejecutor resaltan el desempeño de cada ejecutor en esta configuración. La vista de ″tareas″ ofrece aún más granularidad, enfatizando sobre las métricas de cada tarea y garantizando un análisis de rendimiento integral.

Perspectivas sobre Operaciones Sesgadas

Se dice que las operaciones están sesgadas cuando hay una partición que procesa muchos más datos que otras, lo que hace que Spark no pueda ejecutar transformaciones en paralelo. Esto sucede porque Spark envía todos los datos con la misma clave a una única partición y si un único valor de clave es mucho más común que otros, esa partición está sesgada. 

En la interfaz de usuario de Spark, esto se puede identificar cuando una ″tarea″ lleva mucho más tiempo que la media de todas las demás tareas de un trabajo. Y una transformación sesgada puede ocurrir en una función de combinación o de ventana. Para evitarlo, verifique si los datos sesgados se pueden filtrar antes de realizar cualquiera de estas transformaciones.

Desafíos con Shuffle y Spill

Shuffling es una técnica costosa utilizada por Spark para redistribuir los datos entre diferentes particiones, que se activa mediante algunas transformaciones comunes como: join y groupBy.

La cantidad de particiones utilizadas para mezclar los datos se puede aumentar o disminuir mediante spark.sql.shuffle.partitions. Si trabaja con menos cantidad de datos, debe reducir la cantidad de particiones aleatorias para evitar ejecutar múltiples tareas con un pequeño volumen de datos. Por otro lado, una gran cantidad de datos que se ejecutan en muy pocas particiones provoca que las tareas se ejecuten durante demasiado tiempo y, en ocasiones, errores de falta de memoria.

Lograr el número correcto de particiones aleatorias es un trabajo complicado, ya que normalmente se necesitan varias ejecuciones experimentales con diferentes valores para identificar el número óptimo. Sin embargo, normalmente vale la pena el esfuerzo ya que es la fuente más común de problemas de rendimiento en los trabajos de Spark.

Como último recurso para evitar errores de falta de memoria, Spark puede derramar datos de la memoria al disco, lo que luego debe moverse de vuelta aumentando tanto las tasas de lectura como de escritura en disco, así como el tiempo de ejecución de la tarea. Esta métrica también se puede identificar a través de la interfaz de usuario de Spark. Aumentar el número de particiones aleatorias es una de las formas de mitigar la fuga de datos.

Conclusión

Esta inmersión profunda en Databricks y Spark UI ha iluminado la importancia de la preparación, las complejidades de las métricas y los matices de los procesos de refinamiento. Al aprovechar las capacidades de diagnóstico de Spark UI, se puede navegar por el vasto panorama de operaciones de datos con claridad y confianza.

Ya sea que se trate de abordar problemas específicos, experimentar con diferentes métodos o perfeccionar soluciones, un enfoque bien informado puede mejorar drásticamente el rendimiento. A medida que el mundo de los datos continúa creciendo, herramientas como Spark UI se vuelven invaluables, asegurando que cada operación de datos no sea solo un proceso sino una oportunidad de optimización.

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