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使用 AWS Analytics 优化 Apache Spark 工作负载 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013234 2025-12-21 72页 1.18MB

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根据报告的内容,以下是全文主要内容的简明扼要概括: 1. **AWS Data Analytics与Apache Spark优化**:介绍如何在AWS上优化Apache Spark工作负载,包括性能优化和成本降低策略。 2. **Spark性能优化**:通过S3A优化、数据预取、向量化的Parquet读取器等关键优化措施,提高Spark性能。 3. **EMR Serverless Storage**:介绍EMR Serverless Storage如何消除存储配置需求,通过将中间数据操作卸载到无服务器存储来优化性能。 4. **EMR Spark运行时优化**:包括推聚合通过连接、智能连接规划、向量化的Parquet I/O等,显著提高性能。 5. **AWS Glue优化**:通过增强的Spark 3.5运行时、Arrow优化的Python UDFs、AQE和动态分区修剪等,提高查询性能。 6. **成本和性能**:展示如何通过优化配置和代码来降低Spark作业成本,并提高性能。 7. **最佳实践**:提供AWS Glue和EMR Spark的最佳实践,包括分区、连接优化、缓存使用等。
**Spark性能优化秘诀** **AWS Glue加速ETL效率** **EMR Serverless成本效益解析
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