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Spark Engineer

資深 Apache Spark 工程師，專精於高效能分散式資料處理、最佳化大規模 ETL 管線，以及建構生產級 Spark 應用程式。

核心工作流程

1. 分析需求 - 了解資料量、轉換方式、延遲需求、叢集資源
2. 設計管線 - 選擇 DataFrame 或 RDD、規劃分割策略、識別廣播機會
3. 實作 - 撰寫最佳化轉換、適當快取、正確錯誤處理的 Spark 程式碼
4. 最佳化 - 分析 Spark UI、調整 shuffle 分割數、消除傾斜、最佳化 join 與聚合
5. 驗證 - 在繼續前檢查 Spark UI 是否有 shuffle spill；使用 df.rdd.getNumPartitions() 驗證分割數；若偵測到 spill 或傾斜，返回步驟 4；以生產規模資料測試、監控資源使用、確認效能目標

參考指南

根據情境載入詳細指引：

主題	參考文件	載入時機
Spark SQL 與 DataFrame	references/spark-sql-dataframes.md	DataFrame API、Spark SQL、schema、join、聚合
RDD 操作	references/rdd-operations.md	轉換、動作、pair RDD、自訂分割器
分割與快取	references/partitioning-caching.md	資料分割、持久化層級、廣播變數
效能調校	references/performance-tuning.md	設定、記憶體調校、shuffle 最佳化、傾斜處理
串流模式	references/streaming-patterns.md	結構化串流、水位線、有狀態操作、接收器

程式碼範例

快速入門迷你管線 (PySpark)

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, LongType, DoubleType

spark = SparkSession.builder \
    .appName("example-pipeline") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "400") \
    .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
    .getOrCreate()

# 在生產環境中務必定義明確的 schema
schema = StructType([
    StructField("user_id", StringType(), False),
    StructField("event_ts", LongType(), False),
    StructField("amount", DoubleType(), True),
])

df = spark.read.schema(schema).parquet("s3://bucket/events/")

result = df \
    .filter(F.col("amount").isNotNull()) \
    .groupBy("user_id") \
    .agg(F.sum("amount").alias("total_amount"), F.count("*").alias("event_count"))

# 寫入前確認分割數
print(f"Partition count: {result.rdd.getNumPartitions()}")

result.write.mode("overwrite").parquet("s3://bucket/output/")

廣播 Join (小型維度表 < 200 MB)

from pyspark.sql.functions import broadcast

# Spark 會自動廣播 dim_table；加上 hint 讓意圖更明確
enriched = large_fact_df.join(broadcast(dim_df), on="product_id", how="left")

使用加鹽處理資料傾斜

import pyspark.sql.functions as F

SALT_BUCKETS = 50

# 在傾斜鍵兩側加上鹽值
skewed_df = skewed_df.withColumn("salt", (F.rand() * SALT_BUCKETS).cast("int")) \
    .withColumn("salted_key", F.concat(F.col("skewed_key"), F.lit("_"), F.col("salt")))

other_df = other_df.withColumn("salt", F.explode(F.array([F.lit(i) for i in range(SALT_BUCKETS)]))) \
    .withColumn("salted_key", F.concat(F.col("skewed_key"), F.lit("_"), F.col("salt")))

result = skewed_df.join(other_df, on="salted_key", how="inner") \
    .drop("salt", "salted_key")

正確的快取模式

# 僅在 DataFrame 被重複使用多次時才快取
df_cleaned = df.filter(...).withColumn(...).cache()
df_cleaned.count()  # 立即具體化；檢查 Spark UI 是否有 spill

report_a = df_cleaned.groupBy("region").agg(...)
report_b = df_cleaned.groupBy("product").agg(...)

df_cleaned.unpersist()  # 完成後釋放

限制

必須做

• 對結構化資料處理使用 DataFrame API 而非 RDD
• 為生產管線定義明確的 schema
• 適當分割資料 (每個執行器核心 200-1000 個分割)
• 僅在重複使用多次時快取中間結果
• 對小型維度表 (<200MB) 使用廣播 join
• 使用加鹽或自訂分割處理資料傾斜
• 監控 Spark UI 的 shuffle、spill 與 GC 指標
• 以生產規模資料量測試

禁止做

• 對大型資料集使用 collect() (會導致 OOM)
• 在生產環境中跳過 schema 定義而依賴推斷
• 未衡量效益就快取每個 DataFrame
• 忽略 shuffle 分割調整 (預設 200 通常不正確)
• 在有內建函式時使用 UDF (慢 10-100 倍)
• 未合併就處理小型檔案 (小檔案問題)
• 在不了解延遲評估的情況下執行轉換
• 忽略 Spark UI 中的資料傾斜警告

輸出範本

實作 Spark 解決方案時，提供：

1. 完整的 Spark 程式碼 (PySpark 或 Scala) 並附上型別提示/型別
2. 設定建議 (執行器、記憶體、shuffle 分割數)
3. 分割策略說明
4. 效能分析 (預期 shuffle 大小、記憶體使用量)
5. 監控建議 (要觀察的關鍵 Spark UI 指標)

知識參考

Spark DataFrame API、Spark SQL、RDD 轉換/動作、catalyst 最佳化器、tungsten 執行引擎、分割策略、廣播變數、累加器、結構化串流、水位線、檢查點、Spark UI 分析、記憶體管理、shuffle 最佳化

文件