Spark 7편: Optimising Shuffle Partitions(coalescePartitions)

0에 도입된 Adaptive Query Execution(AQE) 기능, 특히 coalescePartitions를 중심으로 Spark 쿼리 성능 최적화 방안을 다룹니다. Spark Catalyst Optimizer는 논리 계획을 물리 계획으로 변환하는 시점에 쿼리 최적화를 수행하지만, AQE는 런타임에 수집된 메트릭 정보를 바탕으로 쿼리를 재최적화하는 추가 계층을 제공합니다.

0까지 최적화 모듈의 진화 과정을 설명하며, AQE의 coalescePartitions 기능이 셔플 파티션 수 조절을 통해 성능 저하 문제를 해결하는 원리를 분석합니다. 기존에는 사용자가 직접 셔플 파티션 수를 튜닝해야 했으나, AQE는 스테이지 완료 후 셔플 통계 정보를 기반으로 파티션 수를 동적으로 조절하여 효율적인 데이터 처리와 성능 향상을 가능하게 합니다.

조절하여 효율적인 데이터 처리와 성능 향상을 가능하게 합니다.