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1. Spark Data Skew 란?Spark 클러스터에서, Data Skew 는 특정 키 또는 파티션에 데이터가 쏠려서 불균형이 일어나는 현상이다. 여기서 특정 키 (Key) 라는 의미는 주로 Join, GroupBy, Aggregation 같은 연산에서 특정 키에 과도한 데이터가 집중되는 것을 의미한다. 또한 파티션 (Partition) 이란, Spark 가 데이터를 나누어 저장하고 처리하는 최소 단위이다. Spark 는 각 파티션을 개별 태스크에서 처리하게 된다. Data Skew가 발생하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.OOM (Out of Memory) : 특정 파티션에 과도하게 데이터가 몰리게 되면, 해당 파티션을 처리하는 태스크(Task) 가 많은 메모리를 소비하게 된다. Spark ..
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최근 다양한 이기종 Database에서 Cloud 환경의 Delta Lake 로의 데이터 마이그레이션 일을 spark 로 진행하고 있다. JDBC 연결로 Spark 에서 데이터 read & write 작업을 할 때 발생했던 data skew 현상과 이를 트러블 슈팅했던 경험을 공유하고자 한다. Spark JDBC 연결 spark 에서 jdbc 연결을 통해 Database 의 table 데이터를 read 하는 작업은 아래와 같다. 별다른 추가 옵션을 주지 않고 spark 가 알아서 분산 처리를 할 것을 기대하고 다음과 같은 코드로 데이터를 읽어오는 작업을 하였다. 사용한 인스턴스는 Databricks 에서 aws ec2 r5.large 인스턴스 (core 2, 16GB) 로 driver node, work..
