Работали ли вы с параллельным программированием в контексте Apache Spark?

Да, основная работа с параллельными и распределенными вычислениями у меня связана с Apache Spark (PySpark).

Я использовал Spark для обработки больших объемов данных (сотни ГБ), где ключевыми преимуществами стали:

• Распределенность: Работа с данными, не помещающимися в память одной машины.
• Отказоустойчивость: Восстановление после сбоев через lineage (RDD) или checkpointing (DataFrames).

Основные паттерны работы:

1. Чтение и первичная обработка: Использовал SparkSession для создания DataFrame из Parquet/CSV, применял встроенные функции для фильтрации и агрегации.

   from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
   spark = SparkSession.builder.appName('etl').getOrCreate()
   df = spark.read.parquet('s3://bucket/data')
   agg_df = df.groupBy('category').agg(F.avg('value').alias('avg_value'))

2. Распределенные трансформации: Писал UDF (User Defined Functions) для сложной логики, но старался использовать встроенные оптимизированные функции (pyspark.sql.functions) для лучшей производительности.
3. Управление ресурсами: Настраивал количество исполнителей (--num-executors), ядер и памяти в зависимости от размера кластера и задачи.

Для задач, которые можно выполнить на одной машине, но требующих ускорения, использовал concurrent.futures или joblib для параллелизации по CPU.