Вот несколько ресурсов, которые можно почитать по оптимизации ETL на Pyspark в Azure: 1. "Apache Spark Optimization Techniques" - Это официальная документация Apache Spark, которая содержит советы по оптимизации выполнения операций ETL на Pyspark. Вы можете найти ее здесь: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-performance-tuning.html 2. "Optimizing Apache Spark on Azure HDInsight" - Эта статья предоставляет руководство по оптимизации Apache Spark для работы с данными на платформе Azure HDInsight. Она содержит рекомендации и лучшие практики для улучшения производительности ETL-процессов. Вы можете прочитать статью здесь: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-best-practices-and-tuning-guide 3. "Optimizing ETL workloads with Azure Databricks and Delta Lake" - Это статья от Microsoft, которая объясняет, как оптимизировать ETL-процессы с использованием Azure Databricks и Delta Lake. Она охватывает различные аспекты оптимизации, такие как партиционирование данных, использование кэширования и оптимизированный доступ к данным. Вы можете прочитать статью здесь: https://docs.databricks.com/guides/delta/optimization.html Учитывая, что Pyspark является частью Apache Spark, многие ресурсы по оптимизации Apache Spark могут быть также применены к оптимизации ETL на Pyspark в Azure.
Обсуждают сегодня