Como aprendi Apache Spark — Parte 4: Shuffle — onde a performance começa a ficar avançada

No artigo anterior, vimos que existe uma relação fundamental no Apache Spark:

Dados
  ↓
Partitions
  ↓
Tasks
  ↓
Parallelism
  ↓
Performance

Também vimos que nem sempre os dados permanecem nas mesmas partições durante todo o processamento.

Operações como:

df.repartition(...)

df.groupBy(...)

df.join(...)

podem exigir uma redistribuição dos dados.

E é nesse momento que aparece um dos conceitos mais importantes para entender performance no Spark:

Shuffle

Quando comecei a entender o que realmente acontecia durante um shuffle, vários problemas de performance que antes pareciam aleatórios começaram a fazer sentido.

Porque shuffle não significa apenas:

"Spark reorganizou algumas linhas."

Em um ambiente distribuído, reorganizar dados pode significar:

serializar
    ↓
escrever
    ↓
transferir pela rede
    ↓
ler
    ↓
desserializar
    ↓
agrupar
    ↓
continuar processando

E tudo isso tem custo.

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1. O que é Shuffle?

Vamos começar com um exemplo simples.

Imagine que temos dados distribuídos entre três partições:

Partition 1

customer=A
customer=B
customer=C


Partition 2

customer=A
customer=D
customer=B


Partition 3

customer=C
customer=A
customer=D

Agora queremos contar quantos registros existem para cada cliente:

resultado = (
    df
    .groupBy("customer")
    .count()
)

Para calcular:

A → 3
B → 2
C → 2
D → 2

Spark precisa reunir registros relacionados à mesma chave.

Mas os registros de customer=A, por exemplo, estão espalhados entre diferentes partições.

Temos:

P1 → A
P2 → A
P3 → A

Em algum momento esses dados precisam ser redistribuídos.

Conceitualmente:

ANTES

Partition 1     Partition 2     Partition 3

A               A               C
B               D               A
C               B               D


                 ↓
              SHUFFLE
                 ↓


DEPOIS

Partition A     Partition B     Partition C

A               B               C
A               B               C
A               D               D

A distribuição exata depende da estratégia e do particionamento utilizados, mas a ideia central é esta:

Shuffle redistribui dados entre partições para permitir que uma etapa posterior da computação seja executada.

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2. Por que Shuffle é caro?

Se todos os dados estivessem dentro de um único processo, reorganizar registros seria relativamente simples.

Mas Spark é distribuído.

Imagine:

Machine A
Executor 1

Machine B
Executor 2

Machine C
Executor 3

Agora precisamos mover dados de uma máquina para outra:

Executor 1 ──────────► Executor 2
     │                      ▲
     │                      │
     ▼                      │
Executor 3 ─────────────────┘

Isso pode envolver:

• CPU;
• serialização;
• memória;
• disco;
• rede;
• desserialização;
• gerenciamento de buffers;
• sincronização entre etapas.

Portanto, shuffle pode transformar uma operação aparentemente simples em uma operação distribuída relativamente cara.

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3. Narrow vs. Wide Dependencies

Na Parte 3 vimos rapidamente a diferença entre operações narrow e wide.

Agora ela se torna essencial.

Narrow dependency

Imagine:

df.filter("valor > 100")

Cada partição pode executar o filtro sobre seus próprios registros.

Partition 1 ───► Filter ───► Partition 1'

Partition 2 ───► Filter ───► Partition 2'

Partition 3 ───► Filter ───► Partition 3'

Não precisamos necessariamente enviar registros de uma partição para outra.

Outro exemplo:

rdd.map(lambda x: x * 2)

Conceitualmente:

P1 ───► P1'
P2 ───► P2'
P3 ───► P3'

Isso é muito diferente de uma operação que precisa reorganizar os dados globalmente.

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4. Wide dependency

Agora considere:

df.groupBy("customer_id").count()

Os registros do mesmo cliente podem estar em qualquer partição.

Temos algo como:

P1 ──┐       ┌──► P1'
     ├───────┤
P2 ──┼───────┼──► P2'
     ├───────┤
P3 ──┘       └──► P3'

Uma partição de saída pode depender de dados provenientes de várias partições anteriores.

Isso caracteriza uma dependência ampla — wide dependency.

E frequentemente significa:

Wide Dependency
       ↓
    Shuffle
       ↓
Stage Boundary

Esse relacionamento é uma das chaves para entender o DAG de uma aplicação Spark.

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5. Shuffle cria fronteiras entre Stages

Na Parte 2 vimos:

Action
   ↓
 Job
   ↓
Stages
   ↓
Tasks

Agora conseguimos entender melhor como Spark pode separar determinados Stages.

Considere:

resultado = (
    df
    .filter("status = 'ACTIVE'")
    .groupBy("country")
    .count()
)

resultado.show()

Podemos imaginar:

STAGE 1

Read
 ↓
Filter
 ↓
Partial Processing
 ↓

========= SHUFFLE =========

 ↓
STAGE 2

Aggregation
 ↓
Result

O shuffle cria uma dependência entre conjuntos de Tasks.

As Tasks da etapa posterior precisam dos dados produzidos pela etapa anterior.

Isso forma uma fronteira natural na execução.

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6. Shuffle Write e Shuffle Read

Esse processo pode ser dividido conceitualmente em duas partes:

Stage anterior
      │
      ▼
SHUFFLE WRITE
      │
      ▼
   Network
      │
      ▼
SHUFFLE READ
      │
      ▼
Próximo Stage

Shuffle Write

As Tasks do Stage anterior produzem dados que serão consumidos posteriormente.

Esses dados precisam ser organizados para as partições de destino.

Podemos imaginar:

Task 1
  │
  ├── dados para Partition A
  ├── dados para Partition B
  └── dados para Partition C

Task 2
  │
  ├── dados para Partition A
  ├── dados para Partition B
  └── dados para Partition C

Esses resultados formam a saída do shuffle.

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Shuffle Read

No Stage seguinte, as Tasks precisam buscar os blocos correspondentes à sua partição.

Por exemplo:

                  Task A

Task 1 output ──────┐
Task 2 output ──────┼──► Partition A
Task 3 output ──────┘

Agora começamos a entender métricas encontradas no Spark UI:

Shuffle Read
Shuffle Write

Elas não são apenas números abstratos.

Representam movimentação real de dados durante a computação distribuída.

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7. Um exemplo com groupBy

Considere:

resultado = (
    df
    .groupBy("estado")
    .count()
)

Antes da agregação:

Executor 1

SP
RJ
SP
MG


Executor 2

MG
SP
BA
RJ


Executor 3

SP
BA
SP
MG

Para calcular os totais por estado, os registros precisam ser reorganizados de acordo com a chave.

Algo conceitualmente semelhante a:

                  SHUFFLE

Executor 1 ─────────┐
Executor 2 ─────────┼──► Partition SP
Executor 3 ─────────┘


Executor 1 ─────────┐
Executor 2 ─────────┼──► Partition RJ
Executor 3 ─────────┘


Executor 1 ─────────┐
Executor 2 ─────────┼──► Partition MG
Executor 3 ─────────┘

Depois disso, cada partição pode executar sua parte da agregação.

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8. groupByKey() vs. reduceByKey()

No mundo dos RDDs, um exemplo clássico para entender shuffle é comparar:

rdd.groupByKey()

com:

rdd.reduceByKey(...)

Imagine:

("spark", 1)
("spark", 1)
("spark", 1)
("python", 1)

Com groupByKey(), os valores associados às chaves precisam ser agrupados para então serem processados.

Conceitualmente:

spark → [1, 1, 1]
python → [1]

Agora considere:

rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)

Spark pode realizar agregações locais antes de transferir os dados entre partições.

Imagine:

PARTITION 1

spark → 1
spark → 1
python → 1

Antes de enviar:

spark → 2
python → 1

Outra partição:

PARTITION 2

spark → 1
spark → 1

pode produzir:

spark → 2

Então, em vez de mover todos os registros individualmente, podemos movimentar resultados parcialmente agregados.

Partition 1 → spark:2
Partition 2 → spark:2

             ↓

          spark:4

Essa é uma otimização extremamente importante.

A lição é:

Quanto menos dados precisarmos movimentar, melhor.

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9. Map-side aggregation

O conceito anterior é frequentemente associado à ideia de realizar parte da agregação antes do shuffle.

Visualmente:

SEM AGREGAÇÃO LOCAL

1
1
1
1
1
1
1
1
      ↓
   NETWORK
      ↓
sum()

versus:

COM AGREGAÇÃO LOCAL

Partition A
1 + 1 + 1 + 1
      ↓
      4


Partition B
1 + 1 + 1 + 1
      ↓
      4


4 ───┐
     ├──► NETWORK ───► 8
4 ───┘

Mover:

4
4

é muito mais eficiente do que mover todos os registros originais.

Essa ideia aparece de diferentes formas nas otimizações do Spark.

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10. Joins também podem gerar Shuffle

Agora chegamos a um caso extremamente comum em Engenharia de Dados.

Imagine:

pedidos.join(
    clientes,
    "customer_id"
)

Temos:

PEDIDOS

customer_id=1
customer_id=5
customer_id=3
customer_id=1

e:

CLIENTES

customer_id=1
customer_id=2
customer_id=3
customer_id=5

Para fazer o join, registros com a mesma chave precisam se encontrar.

Conceitualmente:

Pedidos ──────┐
              │
              ▼
           SHUFFLE
              │
              ▼
Clientes ─────┘

customer_id=1 ──► mesma partition
customer_id=2 ──► mesma partition
customer_id=3 ──► mesma partition
...

Dependendo da estratégia de join, isso pode significar mover grandes volumes de dados pela rede.

E aqui surge uma pergunta importante:

E se uma das tabelas for muito pequena?

Talvez não faça sentido redistribuir os dois lados.

É aí que entra uma técnica que veremos em detalhes mais adiante:

Broadcast Join

Em vez de movimentar duas tabelas grandes:

Large Table ──► Shuffle
Large Table ──► Shuffle

podemos, em determinados cenários, distribuir uma tabela pequena para os Executors:

                 Small Table
                /     |     \
               ▼      ▼      ▼
          Executor Executor Executor

             Large Dataset

Assim podemos evitar um shuffle grande de um dos lados.

Essa é uma das otimizações mais importantes em joins Spark.

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11. Shuffle não usa apenas rede

É comum resumir:

"Shuffle é caro porque usa rede."

Isso é verdade, mas incompleto.

Shuffle pode envolver:

                    SHUFFLE
                       │
        ┌──────────────┼──────────────┐
        ▼              ▼              ▼
       CPU           Memory          Disk
        │              │              │
 serialization       buffers        spill
        │              │              │
        └──────────────┼──────────────┘
                       ▼
                    Network

Ou seja, um shuffle pesado pode pressionar vários recursos simultaneamente.

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12. Quando memória não é suficiente: Spill

Imagine que uma Task precisa organizar uma quantidade significativa de dados durante uma agregação ou ordenação.

Idealmente, parte desse trabalho acontece em memória.

Mas a memória é finita.

Quando Spark não consegue manter todo o estado necessário em memória, pode precisar utilizar disco.

Esse comportamento é conhecido como:

Spill

Conceitualmente:

Dados
  ↓
Memory
  ↓
Memory insuficiente
  ↓
Disk Spill

Depois, esses dados podem precisar ser lidos novamente.

Temos:

Memory
  ↓
Disk Write
  ↓
Disk Read
  ↓
Continue Processing

Agora o custo aumentou.

Além de CPU e rede, temos I/O em disco.

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13. Memory Spill vs. Disk Spill

Ao analisar métricas de execução, podemos encontrar indicadores relacionados a spill.

A ideia principal é perceber que:

Uma Task precisou usar disco porque o processamento intermediário ultrapassou o que podia ser tratado eficientemente em memória.

Isso pode acontecer em operações como:

• agregações;
• joins;
• sorts;
• shuffles;
• processamento de partições muito grandes.

Se encontramos grandes volumes de spill, precisamos investigar.

Não significa automaticamente:

"adicione mais memória."

Pode significar:

• partições grandes demais;
• skew;
• estratégia de join inadequada;
• volume excessivo de shuffle;
• configuração inadequada;
• algoritmo inadequado.

Performance tuning exige descobrir a causa.

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14. Shuffle + Data Skew = combinação perigosa

Na Parte 3 vimos Data Skew.

Agora podemos entender por que ele é especialmente problemático durante shuffle.

Imagine:

customer_id

A → 100.000.000 registros
B → 500.000
C → 400.000
D → 300.000

Depois do shuffle por customer_id:

Partition A █████████████████████████████████████████

Partition B █

Partition C █

Partition D █

Agora temos Tasks como:

Task A → 25 minutos

Task B → 20 segundos

Task C → 18 segundos

Task D → 15 segundos

Depois de alguns segundos:

Executor 1 → █████████████████ trabalhando

Executor 2 → idle

Executor 3 → idle

Executor 4 → idle

O cluster possui recursos.

Mas uma única partição concentra grande parte do trabalho.

Esse é um dos padrões mais importantes para reconhecer no Spark UI.

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15. Stragglers

Tasks que demoram muito mais que as demais são frequentemente chamadas de stragglers.

Imagine:

Stage 17

Task 001 → 21 s
Task 002 → 19 s
Task 003 → 22 s
Task 004 → 20 s
Task 005 → 18 s
...
Task 199 → 20 s

Task 200 → 14 min

O Stage precisa esperar:

Task 200

Então:

199 Tasks concluídas
         +
1 Task extremamente lenta
         =
Stage ainda executando

O problema pode ser skew.

Mas também pode ser:

• hardware;
• I/O;
• garbage collection;
• spill;
• rede;
• tamanho da partição;
• executor problemático.

Por isso precisamos analisar métricas antes de concluir.

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16. repartition() é um Shuffle explícito

Agora podemos revisitar a Parte 3.

Quando executamos:

df.repartition(200)

Spark precisa redistribuir os registros entre novas partições.

Conceitualmente:

ANTES

P1 ─────┐
P2 ─────┤
P3 ─────┼────► SHUFFLE
P4 ─────┤
P5 ─────┘

                 ↓

DEPOIS

P1'
P2'
P3'
...
P200'

Isso explica por que adicionar repartition() arbitrariamente pode prejudicar performance.

Talvez tenhamos:

Read
 ↓
repartition()
 ↓
SHUFFLE
 ↓
groupBy()
 ↓
SHUFFLE
 ↓
join()
 ↓
SHUFFLE

Agora imagine isso sobre vários terabytes.

Estamos movimentando uma quantidade enorme de dados entre máquinas.

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17. Shuffle e serialização

Dados não simplesmente "viajam" pela rede como objetos Python ou JVM abstratos.

Eles precisam ser representados de uma forma adequada para transferência e armazenamento.

Simplificando:

Object
  ↓
Serialization
  ↓
Bytes
  ↓
Network / Disk
  ↓
Deserialization
  ↓
Object

Isso também custa CPU.

Em workloads grandes, detalhes aparentemente pequenos começam a se multiplicar por:

milhões
bilhões
trilhões

de registros.

É por isso que otimizações distribuídas frequentemente tratam não apenas de algoritmos, mas também de:

• representação;
• serialização;
• compressão;
• layout;
• movimentação de dados.

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18. Shuffle e compressão

Existe um trade-off interessante.

Podemos comprimir dados antes de movimentá-los.

Conceitualmente:

100 GB
  ↓
Compression
  ↓
30 GB
  ↓
Network

Reduzimos o volume transferido.

Mas agora precisamos gastar CPU:

CPU → compress
Network → transfer
CPU → decompress

Temos um trade-off:

CPU
 ↕
Network

Em sistemas distribuídos, otimização frequentemente significa escolher onde queremos pagar o custo.

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19. Como identificar Shuffle no Spark UI

Agora o Spark UI começa a ficar ainda mais interessante.

Podemos observar métricas como:

Shuffle Read
Shuffle Write
Input
Output
Task Duration
GC Time
Spill

Imagine um Stage:

Input:          200 GB
Shuffle Write:  180 GB

E o próximo:

Shuffle Read:   180 GB
Output:          20 GB

Isso nos conta uma história.

Talvez tenhamos movimentado:

180 GB

para produzir:

20 GB

Então surge uma pergunta:

Poderíamos reduzir os dados antes do shuffle?

Talvez um filtro pudesse acontecer antes.

Talvez uma projeção pudesse eliminar colunas desnecessárias.

Talvez a estratégia de join pudesse mudar.

Esse é o tipo de pergunta que transforma métricas em otimização.

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20. Filter Early

Considere:

resultado = (
    df
    .groupBy("customer_id")
    .count()
)

sobre:

1 TB

Agora imagine que só precisamos de registros:

status = 'ACTIVE'

Se filtrarmos antes:

resultado = (
    df
    .filter("status = 'ACTIVE'")
    .groupBy("customer_id")
    .count()
)

e apenas 20% dos registros forem ativos, conceitualmente podemos passar de:

1 TB
 ↓
SHUFFLE

para algo mais próximo de:

1 TB
 ↓
FILTER
 ↓
200 GB
 ↓
SHUFFLE

Reduzimos drasticamente o volume que precisa atravessar a operação cara.

Essa é uma ideia simples e poderosa:

Reduza os dados antes de movimentá-los, quando semanticamente possível.

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21. Project Early

O mesmo raciocínio vale para colunas.

Imagine um dataset com:

100 colunas

mas nosso processamento precisa apenas de:

customer_id
valor
estado

Podemos selecionar cedo:

df = df.select(
    "customer_id",
    "valor",
    "estado"
)

Conceitualmente:

100 columns
     ↓
SELECT
     ↓
3 columns
     ↓
SHUFFLE

Dependendo do plano de execução e do formato da fonte, isso também pode reduzir bastante a quantidade de dados manipulada.

A ideia continua:

Não mova dados que você não precisa.

---

22. Aggregate Early

Quando possível, também podemos reduzir cardinalidade antes de determinadas movimentações.

Imagine:

1 bilhão de registros

que podem ser parcialmente agregados localmente antes de uma redistribuição.

Se conseguirmos transformar:

1.000.000.000 rows

em:

10.000.000 partial results

antes da transferência, temos uma diferença enorme.

Essa é a lógica por trás de várias estratégias de agregação distribuída.

---

23. O melhor Shuffle é o Shuffle que não precisamos fazer

Essa frase resume boa parte do tuning de sistemas distribuídos:

Movimentação de dados é cara.

Isso não significa que devemos eliminar todos os shuffles.

Muitos são necessários.

Um:

groupBy()

pode exigir redistribuição.

Um:

join()

pode exigir redistribuição.

Um:

repartition()

existe justamente para redistribuir.

A pergunta correta não é:

"Como elimino todos os shuffles?"

É:

"Esse shuffle é necessário e, se for, estou movimentando apenas os dados necessários?"

---

24. Um exemplo de pipeline ruim

Imagine:

df = spark.read.parquet("/data/events")

df = df.repartition(5000)

df = df.select("*")

resultado = (
    df
    .groupBy("customer_id")
    .count()
)

Podemos ter:

READ
 ↓
REPARTITION
 ↓
SHUFFLE
 ↓
GROUP BY
 ↓
SHUFFLE
 ↓
RESULT

Agora suponha que só precisamos de eventos de compra.

Podemos reconsiderar:

df = (
    spark.read.parquet("/data/events")
    .filter("event_type = 'purchase'")
    .select("customer_id")
)

resultado = (
    df
    .groupBy("customer_id")
    .count()
)

Conceitualmente:

READ
 ↓
FILTER
 ↓
PROJECT
 ↓
menos dados
 ↓
SHUFFLE necessário
 ↓
AGGREGATION

Não estamos "fazendo Spark ficar rápido".

Estamos simplesmente reduzindo trabalho desnecessário.

Essa distinção é importante.

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25. Mais memória nem sempre resolve Shuffle

Um padrão comum de troubleshooting é:

Job lento
   ↓
aumentar memória

Depois:

continua lento
   ↓
aumentar memória novamente

Mas talvez o problema real seja:

2 TB de Shuffle

Adicionar memória pode ajudar em alguns aspectos.

Mas não elimina necessariamente:

• movimentação de rede;
• serialização;
• skew;
• quantidade de dados;
• algoritmo inadequado.

Talvez o problema precise ser atacado no plano da computação.

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26. Mais Executors também não resolvem tudo

Outro pensamento comum:

"Vou dobrar o cluster."

Podemos passar de:

10 Executors

para:

20 Executors

Mas se o problema for uma chave extremamente skewed:

customer_id = 123

80% dos registros

podemos continuar tendo:

1 Task gigantesca

e vários Executors ociosos.

Escalar infraestrutura sem entender o gargalo pode simplesmente aumentar custo.

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27. Performance e custo caminham juntos

Em ambientes cloud, essa relação é ainda mais importante.

Imagine:

Job A

Cluster: 20 workers
Tempo: 2 horas

Depois de reduzir shuffles desnecessários:

Job A

Cluster: 20 workers
Tempo: 35 minutos

Não ganhamos apenas velocidade.

Reduzimos consumo de:

• CPU;
• memória;
• disco;
• rede;
• tempo de cluster.

Portanto:

Performance
     ↓
Efficiency
     ↓
Cost

Performance tuning também é FinOps.

---

28. O Spark moderno consegue ajudar

Nas versões modernas do Spark, mecanismos de otimização conseguem melhorar várias decisões automaticamente.

Um dos mais importantes é:

Adaptive Query Execution — AQE

Durante a execução, Spark pode utilizar estatísticas reais para adaptar partes do plano.

Isso pode ajudar em cenários relacionados a:

• shuffle partitions;
• estratégias de join;
• skew;
• coalescing de partições.

Conceitualmente:

Plano inicial
     ↓
Execução começa
     ↓
Estatísticas reais
     ↓
AQE
     ↓
Plano adaptado

Isso é uma evolução enorme em relação aos primeiros anos do Spark.

Mas existe uma lição importante:

Automação não elimina a necessidade de entender o sistema.

Quando sabemos como shuffle funciona, conseguimos interpretar melhor o que o Spark está tentando otimizar.

---

29. Como eu investigaria um Shuffle caro

Imagine um Job demorando muito.

Meu raciocínio seria algo parecido com:

JOB LENTO
   ↓
Qual Stage?
   ↓
Existe Shuffle?
   ↓
Quanto Shuffle Read/Write?
   ↓
As Tasks têm duração semelhante?
   ↓
Existe Skew?
   ↓
Existe Spill?
   ↓
Qual operação criou o Shuffle?

Depois:

groupBy?
join?
repartition?
distinct?
orderBy?
aggregation?

Então perguntaria:

Posso filtrar antes?

Posso selecionar menos colunas?

Posso agregar antes?

O repartition é necessário?

A chave está skewed?

Existe uma estratégia melhor de join?

Uma tabela poderia ser broadcast?

Isso é muito mais eficiente do que ajustar parâmetros aleatoriamente.

---

30. Checklist de Shuffle

Quando analiso um pipeline Spark, algumas perguntas são especialmente úteis:

• Quanto de Shuffle Write existe?
• Quanto de Shuffle Read existe?
• Qual operação gerou o shuffle?
• O shuffle é realmente necessário?
• Estamos movimentando colunas desnecessárias?
• Podemos filtrar dados antes?
• Existe agregação local possível?
• Existe data skew?
• Existem Tasks muito maiores que as outras?
• Há spill para disco?
• repartition() está sendo usado sem necessidade?
• O número de shuffle partitions faz sentido?
• O join está usando uma estratégia adequada?
• Uma das tabelas é pequena o suficiente para outra estratégia?
• O AQE está ajudando?
• O problema é computação ou movimentação de dados?

Essas perguntas normalmente são mais valiosas do que procurar:

"Qual configuração deixa Spark mais rápido?"

---

31. A mudança de mentalidade

Quando comecei a aprender Spark, era fácil olhar para:

df.groupBy("customer_id").count()

e enxergar apenas:

agrupar
+
contar

Depois de entender arquitetura distribuída, começo a enxergar:

Dataset
   ↓
Partitions
   ↓
Local Processing
   ↓
Shuffle Write
   ↓
Network
   ↓
Shuffle Read
   ↓
New Partitions
   ↓
Aggregation
   ↓
Result

Essa segunda visão é muito mais próxima do que realmente importa para Engenharia de Dados em escala.

---

32. O princípio que levo para outros sistemas

Existe uma ideia aqui que vai muito além do Spark:

Em sistemas distribuídos, mover dados costuma ser caro.

Esse princípio aparece em:

• bancos distribuídos;
• Data Warehouses;
• Lakehouses;
• sistemas de streaming;
• microserviços;
• Machine Learning distribuído;
• HPC;
• arquiteturas cloud.

Quanto maior o volume, mais importante fica pensar:

Onde os dados estão?

Onde a computação está?

Quanto precisa atravessar a rede?

Muitas decisões de arquitetura nascem dessas três perguntas.

---

33. A principal lição deste capítulo

Se eu pudesse resumir shuffle em uma única sequência, seria:

Dados distribuídos
       ↓
Operação precisa reorganizá-los
       ↓
Shuffle Write
       ↓
Disk / Memory
       ↓
Network
       ↓
Shuffle Read
       ↓
Novas Partitions
       ↓
Próximo Stage

E resumiria a otimização em uma pergunta:

Quanto dado realmente precisa atravessar esse caminho?

Quanto menos dados desnecessários movimentarmos, melhor.

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Próximo artigo

Agora chegamos naturalmente a um dos assuntos que mais causam diferença entre um pipeline eficiente e um pipeline caro:

Joins

No próximo artigo vamos entender por que isto:

pedidos.join(
    clientes,
    "customer_id"
)

pode resultar em planos de execução completamente diferentes dependendo dos dados.

Vamos explorar:

• joins distribuídos;
• shuffle joins;
• Broadcast Hash Join;
• Sort Merge Join;
• estratégias de join;
• tabelas grandes vs. pequenas;
• estatísticas;
• broadcast;
• data skew;
• joins com chaves problemáticas;
• leitura do plano com explain();
• Catalyst Optimizer;
• AQE;
• e como escolher uma estratégia baseada nos dados, não em receitas prontas.

Vamos evoluir deste modelo:

Table A ───┐
           ├──► SHUFFLE ───► JOIN
Table B ───┘

para entender quando podemos fazer algo próximo de:

               Small Table
              /     |     \
             ▼      ▼      ▼

Large ───► Executor Executor Executor
             │        │        │
             ▼        ▼        ▼
            JOIN     JOIN     JOIN

É aí que Spark começa a mostrar de verdade o poder do seu otimizador.

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Próximo: Parte 5 — Joins no Apache Spark: Shuffle, Broadcast e estratégias de execução