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Cómo corregir el desequilibrio de datos en Apache Spark con la técnica de salado

Cómo equilibrar los datos en Apache Spark usando la técnica de salado

Publicado el 09/08/2025

Apache Spark al procesar datos a gran escala puede presentar desequilibrio de particiones conocido como data skew que provoca operaciones de agregacion lentas y recursos infrautilizados

La tecnica de salting es una solucion practica para repartir uniformemente las llaves con alto volumen de registros y mejorar el rendimiento en las fases de shuffle tanto en Scala como en PySpark

Pasos basicos para implementar salting en Scala crear una funcion que genere un sufijo aleatorio concatenarlo a la clave original utilizar groupBy keySalt seguido de reduceByKey eliminar el sufijo tras la operacion de agregacion

En PySpark definir una UDF que devuelva un valor de sal aleatorio aplicar con withColumn rename y luego realizar join o agregacion por columna salted una vez finalizada la tarea usar split o substring para recuperar la clave original

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