Un job Spark di Dataproc con molti shuffle legge file parquet di circa 200-400 MB ciascuno e viene eseguito su worker preemptible con solo due nodi non preemptible. Per migliorare le prestazioni in modo economicamente vantaggioso, quale modifica dovresti apportare?

La risposta corretta è "Passare da HDD a SSD, sovrascrivere la configurazione delle VM preemptible per aumentare la dimensione del disco di avvio." I job Spark con molti shuffle sono intensivi in I/O su disco, specialmente quando i dati intermedi vengono scritti e letti. I dischi SSD offrono prestazioni di I/O significativamente superiori rispetto agli HDD, riducendo i tempi di lettura/scrittura e migliorando l'efficienza degli shuffle. Aumentare la dimensione del disco di avvio sulle VM preemptible è importante perché lo spazio su disco è utilizzato per lo shuffle e per i dati temporanei di Spark. Aumentare la dimensione dei file Parquet a 1 GB potrebbe non essere la soluzione più economica o efficace, poiché i file da 200-400 MB sono già di dimensioni ragionevoli e il problema principale è l'I/O del disco, non la dimensione dei file. Passare a TFRecords non risolverebbe il problema di I/O, poiché il formato del file non è la causa principale del collo di bottiglia. Copiare i dati da GCS a HDFS e viceversa introdurrebbe un overhead aggiuntivo e non risolverebbe il problema di I/O sottostante dei dischi.