PySpark最適化：Sparkジョブを高速化する12の実証済みテクニック

現代のデータパイプラインは毎日大量の構造化・非構造化データを処理します。データセットが増大するにつれ、最適化されていないSparkジョブは遅くなり、コストが増加し、スケーリングが困難になります。本記事では、列指向ファイル形式、早期フィルタリング、ブロードキャストジョイン、適応型クエリ実行など、12の実証済みPySpark最適化テクニックを実例とともに紹介します。