저는 느린 Spark 작업을 디버깅하는 데 수많은 시간을 보냈고, 거의 항상 몇 가지 흔한 함정에 빠지는 것으로 귀결되었습니다. Apache Spark는 강력한 분산 처리 엔진이지만, 최고의 성능을 얻으려면 단순히 코드를 클러스터에서 실행하는 것 이상이 필요합니다. Spark의 내장 Catalyst 옵티마이저와 Tungsten 실행 엔진을 사용하더라도, 잘못 작성되거나 구성된 Spark 작업은 느리거나 비효율적으로 실행될 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어로서 수년간 일하면서, Spark에서 최고의 성능을 얻으려면 기본 설정을 넘어서 성능 튜닝을 개발 프로세스의 핵심 부분으로 취급해야 한다는 것을 배웠습니다. 이 기사에서는 Spark 프로그램을 속도와 리소스 효율성 측면에서 최적화하기 위해 제가 사용하는 실질적인 교훈을 공유하고자 합니다.