Les performances efficaces de PySpark dans Databricks dépendent d'un équilibre correct entre les exécuteurs, les cœurs et les partitions. Ce guide explique comment calculer les tâches parallèles, optimiser les partitions pour une utilisation optimale, et présente un exemple concret de 10 nœuds où un partitionnement équilibré a réduit le temps d'exécution de 25 à 10 minutes. En alignant les partitions sur les cœurs disponibles et en surveillant l'interface utilisateur Spark, les équipes peuvent considérablement améliorer le débit et l'efficacité des coûts sans surprovisionner les ressources.