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利用 GenAI 生成合成数据改进大数据中的 Spark 测试和性能.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718832 2025-06-22 62页 3.82MB

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本文主要讨论了使用Spark UI诊断大数据性能和成本问题,并提出了一种基于人工智能的解决方案。关键点如下: 1. 使用Spark UI诊断问题时,专家需关注作业时间线、最长阶段、数据倾斜或溢出、I/O瓶颈等。 2. 提出了“简单”的Few Shot Flow方法,以及RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构的改进方案,后者在上下文窗口和模型探索方面有所提升,但存在一些上下文缺失和延迟增加的问题。 3. 计算最优shuffle分区:总shuffle数据6.4GB,目标分区大小128MB,总工作核心80,得出最优分区数为80。 4. 优化配置:设置`spark.sql.shuffle.partitions`为80,使分区数与工作核心数匹配,提高资源利用率,减少溢出。 5. 人工智能助手可提高数据工程师的2倍生产力,将问题诊断时间从5-8小时缩短至5-15分钟。 文章强调了用户体验、解决方案的可行性、反馈和观察性等要点,并简要介绍了作者及其著作。
"如何高效诊断Spark性能问题?" "合成数据助力大数据性能优化?" "GenAI技术如何实现智能诊断?"
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