Databricks: Fehleranalyse und Optimierungsstrategien

Einleitung

Um eine optimale Performance und hohe Kosteneffizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu erreichen, setzen viele Unternehmen auf Databricks als skalierbare Analyseplattform. Die Kombination aus Spark, Delta Lake und integrierten Optimierungsfunktionen bietet eine leistungsstarke Grundlage für moderne Datenworkloads.

Damit diese Potenziale jedoch voll ausgeschöpft werden können, sind ein gezieltes Monitoring, eine laufende Analyse von Logs und eine systematische Optimierung unerlässlich. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie verschiedene Log-Typen in Databricks zur Fehleridentifikation und Ursachenanalyse eingesetzt werden können und welche strategischen sowie technischen Mechanismen zur Verfügung stehen, um die Performance von Workloads nachhaltig zu optimieren.

Methoden zur Fehleranalyse in Databricks

Die effektive Analyse von Fehlern und Performance-Problemen ist entscheidend, um das volle Potenzial von Databricks auszuschöpfen, insbesondere in produktiven Umgebungen. Je nach Art des Problems stehen in Databricks verschiedene Methoden zur Verfügung, die sich ergänzen und gezielt eingesetzt werden sollten. Logs, UI, Metriken und APIs bilden gemeinsam das Rückgrat einer effektiven Observability-Strategie und ermöglichen ein durchgängiges End-to-End-Monitoring.

Spark UI

Die Spark UI ist das zentrale Werkzeug zur Analyse laufender und abgeschlossener Jobs. Sie ermöglicht detaillierte Einblicke in den Aufbau eines Jobs, die Ressourcenauslastung, Ausführungszeiten, Speicherverbrauch und mehr. Besonders hilfreich sind dabei:

DAG-Visualisierung: zeigt die Struktur und Abhängigkeiten zwischen Stages und Tasks.
Stage-Details: offenbaren langsame Tasks, Skew und Speicher- bzw. I/O‑Probleme.
Storage-Tab: gibt Hinweise auf Caching-Verhalten und Speicherüberläufe.
Executors-Tab: erlaubt die Analyse von CPU-Auslastung, Speicherverteilung und Garbage Collection-Aktivität pro Executor.

Analyse der System- und Anwendungslogs

Die verschiedenen Log-Typen in Databricks bieten Einblick auf unterschiedlichen Ebenen: Driver Logs, Executor Logs, Cluster Event Logs, Event Logs, Audit Logs, Structured Streaming Logs.

Im weiteren Verlauf dieses Beitrags werden die verschiedenen Log-Arten jeweils einzeln betrachtet und hinsichtlich ihrer Funktion, Analysepotenziale und Anwendungsfälle näher beleuchtet.

Der gezielte Zugriff auf diese Logs, sei es manuell über die UI oder automatisiert per Skript, ist oft der erste Schritt zur Fehlerlokalisierung.

Monitoring über Streaming-Metriken und APIs

Für kontinuierliche Pipelines ist Echtzeit-Monitoring essenziell. Structured Streaming bietet APIs wie lastProgress oder recentProgress, über die sich Latenzen, Eingabemengen, Commit-Zustände und Fehler kontinuierlich beobachten lassen. Diese lassen sich mit eigenen Monitoring-Jobs, Dashboards oder externen Tools verknüpfen.

Integration mit externen Monitoring- und Logging-Systemen

Viele Unternehmen kombinieren Databricks mit Systemen wie Grafana, Splunk, Prometheus oder Azure Monitor, um Logs zentral zu analysieren, Alerts zu definieren und Trends langfristig zu visualisieren. Über REST-APIs, Log-Exports oder Event Streams lassen sich Databricks-Metriken nahtlos integrieren.

Vergleich mehrerer Jobläufe

Fehleranalyse bedeutet oft auch: vergleichen, was sich zwischen zwei Läufen verändert hat. Databricks erlaubt den Zugriff auf vergangene Runs über die UI oder Jobs-API. Unterschiede im Input, in der Query-Strategie oder in der Ausführungszeit sind oft die Ursache für Performanceabweichungen.

Kombination von Logs und Metriken

Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn man Logs, UI-Metriken und Streaming-Daten kombiniert. Fehler im Executor Log lassen sich etwa mit Garbage-Collection-Auslastung und Task-Dauer aus der Spark UI korrelieren oder anhand von Audit Logs prüfen, ob zuvor eine fehlerhafte Änderung erfolgt ist.

Logs in Databricks

Databricks generiert mehrere Arten von Logs auf verschiedenen Ebenen des Clusters. Diese Logs sind essenziell für Fehlerdiagnose, Leistungsanalyse und Sicherheitsüberwachung. Je nach Art des Problems können verschiedene Log-Typen zur Analyse herangezogen werden:

Driver Logs: Enthalten Informationen über die Initialisierung des Spark-Jobs und die Koordination mit Executors. Zuständig für: Startprobleme, Speicherfehler, Verbindungsprobleme.
Executor Logs: Logs der Worker-Prozesse, die die eigentliche Datenverarbeitung durchführen. Zuständig für: Task-Fehlschläge, Speicher- und Partitionierungsprobleme, Skew.
Event Logs: Strukturierte Protokolle aller Spark-Events (Jobstart, Taskende etc.). Zuständig für: Analyse der Performance und Ressourcennutzung über die Zeit.
Cluster Event Logs: Systemereignisse auf Clusterebene, z. B. Start, Stop, Skalierung. Zuständig für: Infrastrukturprobleme, Auto-Scaling-Verhalten, Konfigurationsfehler.
Audit Logs (nur Enterprise): Protokollieren Benutzeraktionen wie Zugriffe, Änderungen, Starts von Jobs. Zuständig für: Sicherheit, Nachvollziehbarkeit, Compliance.
Structured Streaming Logs: Logs von kontinuierlichen Datenströmen (Kafka, Delta Live Tables usw.). Zuständig für: Streaming-Latenz, Fehler bei Verarbeitung in Echtzeit.

Driver Logs

Driver Logs gehören zu den wichtigsten Quellen für die Analyse von Problemen in Databricks. Der Driver ist die zentrale Instanz eines Spark-Jobs und übernimmt die Planung, Koordination sowie die Kommunikation mit den Executor-Prozessen auf den Worker-Nodes. Ohne den Driver läuft nichts: er erstellt den DAG (Directed Acyclic Graph), plant die Tasks und verteilt sie an die Executors. Ein typisches Spark-Cluster besteht aus einem Driver-Prozess und mehreren Executors, die jeweils auf verschiedenen Nodes laufen. Die Kommunikation erfolgt über das Cluster-Netzwerk, wobei der Driver alle Ergebnisse einsammelt und aggregiert.

Architektur von Apache Spark in Databricks mit Driver- und Executor-Komponenten — **Abbildung 1**: Spark-Architektur mit Driver und Executors (Quelle: Databricks / Apache Spark Dokumentation)

Entsprechend enthalten die Driver Logs viele kritische Informationen über den Zustand und Verlauf eines Jobs.

Wo findet man die Driver Logs?

Die Driver Logs können direkt über die Databricks UI eingesehen werden:

Navigiere zu “Compute” → Cluster auswählen → “Driver Logs”
Alternativ bei einem Notebook-Job: “Job Runs” → spezifischen Lauf öffnen → “Driver Output”

Ansicht der Driver Logs in der Databricks Benutzeroberfläche zur Analyse von Fehlern — **Abbildung 2**: Beispielansicht der Driver Logs in Databricks (Quelle: learn.microsoft.com)

Zusätzlich werden sie in der Regel unter dem Pfad dbfs:/cluster-logs/ gespeichert und können per Spark oder über einen externen Speicherort (z.B. S3, ADLS) weiterverarbeitet werden.

Fehlerdiagnose mit Driver Logs in Databricks Cluster-Umgebung — **Abbildung** 3: Beispielansicht der Driver Logs in Databricks (Quelle: learn.microsoft.com)

Typische Inhalte der Driver Logs:

Initialisierungsprozesse und ‑fehler (z.B. fehlende Konfigurationen)
Kommunikation mit Executors (Netzwerkverbindungsfehler)
Speicherprobleme wie OutOfMemoryError
Stacktraces bei unerwarteten Abbrüchen
Konfiguration von Spark-Kontext und Umgebungsvariablen

Wann sollte man Driver Logs prüfen?

Wenn ein Job gar nicht startet oder sehr früh abbricht
Bei verzögertem Start oder ungewöhnlich langer Initialisierungszeit
Bei Fehlern in der Kommunikation mit Executor-Nodes
Bei Treiber-spezifischen OutOfMemoryError
Wenn im Joblauf keine Tasks ausgeführt werden (z. B. durch falsche Konfiguration)

Best Practices für die Arbeit mit Driver Logs:

Fehler, die bereits beim Start auftreten, sollten frühzeitig anhand der ersten Zeilen der Driver Logs identifiziert werden.
Schlüsselwörter wie „Exception“, „OutOfMemoryError“, „Connection refused“ oder „GC overhead“ können gezielt in den Logs erkannt werden, um auf Probleme hinzuweisen.
Eine automatisierte Archivierung der Logs, beispielsweise nach S3 oder Azure Blob, sollte eingerichtet werden, um historische Analysen zu ermöglichen.
Eine Verknüpfung der Driver Logs mit Metriken aus der Spark UI oder Databricks Ganglia wird empfohlen, um Zusammenhänge zwischen Fehlern und Systemauslastung zu erkennen.

Executor Logs

Während der Driver für die Steuerung eines Spark-Jobs verantwortlich ist, übernehmen die Executors die eigentliche Verarbeitung der Daten. Jeder Executor ist ein Worker-Prozess, der auf einem Cluster-Node läuft und Tasks ausführt, die ihm vom Driver zugewiesen wurden. Dabei verwalten Executors den Cache, lesen Daten, führen Transformationen aus und schreiben Ergebnisse zurück. Executors führen alle physischen Datenoperationen aus und liefern Ergebnisse an den Driver zurück.

Die Executor Logs enthalten alle laufzeitspezifischen Details zur Task-Ausführung, zum Speichermanagement und zu Fehlverhalten auf Executor-Ebene und sind essenziell für die Diagnose von Performance- und Ressourcenproblemen.

Wo findet man die Executor Logs?

Die Executor Logs sind über die Databricks UI zugänglich:

“Compute” → Cluster → “Executor Logs”
Alternativ in einem Joblauf: “Job Run Details” → Tab „Executors“ → Link zu Logdateien

Die Executor Logs werden außerdem im Pfad dbfs:/cluster-logs/ gespeichert

Typische Inhalte der Executor Logs:

Task-Ausführungszeiten und Fortschritt
Speicherverbrauch und Spill Events (Schreiben auf Festplatte bei unzureichendem RAM)
Hinweise auf Daten-Skew (ungleichmäßige Verteilung)
Stacktraces bei Fehlern im Task (z.B. bei Join-Problemen)
Garbage Collection (GC)-Protokolle

Wann sollte man Executor Logs prüfen?

Wenn Tasks wiederholt fehlschlagen
Bei plötzlichen Performanceeinbrüchen in einem ansonsten stabilen Job
Wenn in der Spark UI lange Ausführungszeiten oder Skew-Warnungen auftreten
Bei hoher GC-Zeit oder Spill-Ereignissen trotz ausreichend zugewiesenem Speicher
Wenn ein Job sehr lange dauert, obwohl nur wenig Daten verarbeitet werden

Best Practices für die Arbeit mit Executor Logs:

Tasks mit besonders langer Ausführungszeit oder Timeouts sollten in den Logs identifiziert werden, da sie oft auf Daten-Skew oder unzureichende Partitionierung hinweisen.
Das Verhalten bei Speicherüberläufen („spill to disk“) sollte beobachtet werden, da es auf Speicherengpässe oder zu große Datenpartitionen hindeuten kann.
Hohe oder häufige Garbage-Collection-Zeiten (insbesondere bei G1GC) sollten berücksichtigt werden, da sie die Jobdauer erheblich beeinflussen können.
Wiederkehrende Fehler in bestimmten Executor-Instanzen deuten möglicherweise auf Infrastrukturprobleme hin und sollten systematisch überprüft werden.
Eine Korrelation der Executor Logs mit Informationen aus dem Storage-Tab und den Stage-Daten der Spark UI trägt zu einer ganzheitlichen Analyse bei.

Event Logs

Neben den unstrukturierten Logs der Driver- und Executor-Prozesse bietet Databricks mit den Event Logs eine strukturierte Möglichkeit, Spark-Jobs über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu analysieren. Diese Logs enthalten alle relevanten Ereignisse, die während der Ausführung eines Jobs auftreten, darunter Start- und Endzeitpunkte von Jobs, Stages und Tasks sowie Metriken zur Ressourcennutzung und Informationen zu Query-Plänen. Event Logs werden im JSON-Format gespeichert und eignen sich besonders für eine systematische, wiederholbare Analyse, etwa mit externen Tools oder eigenen Log-Parsers.

Wo findet man die Event Logs?

In Databricks werden Event Logs automatisch für jeden Job erzeugt und können an verschiedenen Stellen eingesehen oder heruntergeladen werden:

Über die Spark UI eines Clusters: → „Spark UI“ → „Event Timeline“ / „Environment“ → „Download Event Log“
Speicherort im Dateisystem: → dbfs:/databricks/event-logs/ (bzw. benutzerdefiniert bei Logging-Konfiguration)

Alternativ können Event Logs mit APIs oder über %sh-Zugriffe heruntergeladen und analysiert werden

Typische Inhalte der Event Logs:

Zeitpunkte von Job‑, Stage- und Task-Start und ‑Ende
Informationen zur Query-Ausführung (Query Plans, AQE-Entscheidungen)
Verwendete Cluster-Ressourcen (CPU, Speicher, Executor-Laufzeiten)
Ausführungspläne bei DataFrame-Operationen und SQL-Queries
Fehler- und Retry-Informationen bei fehlgeschlagenen Tasks

Wann sollte man Event Logs prüfen?

Bei wiederkehrenden Performance-Problemen, die schwer einzugrenzen sind
Wenn man eine nachträgliche Ursachenanalyse eines bereits beendeten Jobs durchführen will
Bei Bedarf an Langzeitanalyse von Jobverhalten, z. B. für Capacity Planning
Wenn man eigene Monitoring-Lösungen aufbauen oder Spark-Metriken aggregieren möchte
Bei komplexen Pipelines, wo viele Stages oder Jobs parallel laufen und eine einfache UI nicht mehr ausreicht

Best Practices für die Arbeit mit Event Logs:

Event Logs sollten regelmäßig exportiert und zentral gespeichert werden, etwa in einem externen Logging-Backend wie Azure Blob oder S3, um eine langfristige Archivierung zu gewährleisten.
Zur Visualisierung der Logs bieten sich Tools wie der Spark History Server oder Dashboards auf Basis der Databricks REST API und Grafana an.
Unterschiede zwischen „langsamen“ und „schnellen“ Jobs können zur Erkennung von Performance-Mustern genutzt werden.
Eine strukturierte Auswertung der Event Logs, zum Beispiel durch Einlesen als JSON in ein DataFrame, ermöglicht tiefergehende Analysen innerhalb von Databricks.
Die adaptive Ausführung von Abfragen (AQE) kann über die Event Logs nachvollzogen werden, etwa in Bezug auf Skew-Erkennung oder dynamische Partitionierung.

Cluster Event Logs

Neben logspezifischen Informationen zu einzelnen Jobs oder Tasks bietet Databricks auch eine systematische Protokollierung aller Cluster-bezogenen Ereignisse. Diese sogenannten Cluster Event Logs geben Aufschluss über alle Änderungen, Aktionen und Systemzustände, die im Zusammenhang mit einem Databricks-Cluster stehen, zum Beispiel Start- und Stop-Vorgänge, Skalierungsaktionen oder Änderungen an der Konfiguration.

Sie sind besonders hilfreich, wenn Probleme nicht im Code, sondern auf Infrastruktur- oder Konfigurationsebene vermutet werden, also beispielsweise beim Auto-Scaling, bei Instanz-Wechseln oder fehlerhaften Clusterstarts.

Wo findet man die Cluster Event Logs?

Die Cluster Event Logs sind direkt über die Databricks-UI einsehbar:

“Compute” → Cluster auswählen → Tab „Event Log“. Dort werden alle Ereignisse chronologisch aufgelistet, inklusive Zeitstempel, Benutzeraktion, betroffenen Ressourcen und Systemmeldungen

Zusätzlich können diese Events auch programmatisch über die Databricks REST API abgefragt und in externe Monitoring-Systeme überführt werden.

Typische Inhalte der Cluster Event Logs:

Start- und Stop-Vorgänge des Clusters
Auto-Scaling-Aktivitäten (z. B. Skalierung von Nodes)
Fehler beim Starten von Workern
Änderungen an der Cluster-Konfiguration (Runtime-Version, Spark-Parameter)
Zuweisung oder Freigabe von Ressourcen (z. B. Spot-Instanzen)
Ereignisse im Zusammenhang mit Node Failure Recovery

Wann sollte man Cluster Event Logs prüfen?

Wenn ein Cluster nicht startet oder hängen bleibt
Bei unerwartetem Abbruch oder Neustart des Clusters
Wenn Auto-Scaling nicht wie erwartet funktioniert
Bei wiederkehrenden Fehlern, die scheinbar nicht aus dem Code stammen
Wenn Nutzer über Performance-Unterschiede bei identischen Jobs auf dem gleichen Cluster berichten

Best Practices für die Arbeit mit Cluster Event Logs:

Treten Jobfehler ohne erkennbare Ursachen in den Driver- oder Executor-Logs auf, sollte die Infrastruktur über die Cluster Events überprüft werden.
Zeitstempel in Cluster Events können mit Fehlern im Joblauf korreliert werden, insbesondere im Zusammenhang mit Auto-Scaling oder Instanzwechseln.
Konfigurationsänderungen werden durch Cluster Events protokolliert und können bei Regressionen zur Rückverfolgung genutzt werden.
Für produktive Cluster empfiehlt sich der Export der Cluster Events über die REST API in zentrale Monitoring-Systeme.
Häufige Node-Ausfälle oder kapazitätsbedingte Fehler in den Cluster Events deuten darauf hin, dass die verwendeten Policies oder Ressourcenstrategien überarbeitet werden sollten.

Audit Logs

In produktiven und unternehmenskritischen Umgebungen ist es wichtig, nicht nur technische Fehler zu analysieren, sondern auch nachvollziehen zu können, wer was wann im System getan hat. Genau dafür sind die Audit Logs in Databricks konzipiert. Sie ermöglichen eine vollständige Protokollierung aller sicherheitsrelevanten Aktionen und Benutzeraktivitäten innerhalb der Workspace-Umgebung.

Diese Logs sind besonders wichtig für Sicherheitsaudits, Compliance-Vorgaben (z. B. GDPR, ISO 27001) und bei der Untersuchung verdächtiger Aktivitäten.

Wichtig: Audit Logs sind nur für Premium- und Enterprise-Pläne verfügbar und müssen aktiv konfiguriert und exportiert werden.

Wo findet man die Audit Logs?

Audit Logs werden nicht direkt in der UI angezeigt, sondern regelmäßig an einen konfigurierten externen Speicherort gesendet (z.B. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Microsoft Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage). Die Konfiguration erfolgt über die Accountebene in der Account Console:

Navigiere zu Account Console → Audit Logs
Wähle den gewünschten Cloud-Speicherort für die Protokollierung aus
Die Logs werden im JSON-Format gespeichert

Typische Inhalte der Audit Logs:

Benutzeranmeldungen (Login / Logout)
Start, Änderung und Löschung von Clustern, Jobs oder Notebooks
Zugriffe auf Datenquellen (z.B. SQL Warehouse, Delta Tables)
Änderungen an Berechtigungen und Rollen
Aktionen via REST API oder UI
Workspace-Einstellungen und Policy-Änderungen

Jeder Log-Eintrag enthält: Zeitstempel, Benutzer-ID und IP-Adresse, Aktionstyp (z.B. create, delete, access), Ressourcentyp (Cluster, Job, Notebook etc.), Status (SUCCESS, FAILURE).

Wann sollte man Audit Logs prüfen?

Bei Sicherheitsvorfällen oder Verdacht auf unautorisierte Zugriffe
Im Rahmen von Compliance-Prüfungen oder internen Audits
Wenn es zu ungewollten Änderungen an Clustern, Daten oder Jobs kam
Zur Erstellung von Nutzungsberichten oder Analyse von Nutzerverhalten
Bei der Fehlersuche, wenn Jobs nicht wie erwartet gestartet wurden (z.B. durch Policy-Einschränkungen)

Best Practices für die Arbeit mit Audit Logs:

Audit Logs sollten zentral gespeichert und versioniert werden, idealerweise in einem Data Lake mit aktiviertem Lifecycle Management.
Die Integration mit SIEM-Systemen wie Splunk, Azure Sentinel oder Datadog ermöglicht eine automatisierte Analyse und Alarmierung sicherheitsrelevanter Ereignisse.
Geplante Auswertungen der Audit Logs sollten eingerichtet werden, um ungewöhnliche Aktivitäten, fehlgeschlagene Logins oder Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien regelmäßig zu prüfen.
Eine detaillierte Suche in den Audit Logs ist möglich, indem die Daten als DataFrame geladen und direkt per SQL oder PySpark analysiert werden.
Die Kontrolle der Rollen und Zugriffsrechte auf Basis der Audit Logs kann sicherstellen, dass Nutzer nur berechtigte Ressourcen verwenden.

Structured Streaming Logs

Für Anwendungsfälle mit kontinuierlicher Datenverarbeitung, etwa Log-Analysen, IoT-Streams oder Streaming-Ingestion, stellt Databricks mit Structured Streaming eine skalierbare und fehlertolerante Streaming-Engine auf Basis von Apache Spark bereit. Ergänzt wird dies durch die Low-Code-Infrastruktur von Delta Live Tables, die es ermöglicht, Streaming-Pipelines deklarativ zu definieren und automatisch zu verwalten.

Damit Streaming-Jobs auch bei wachsenden Datenvolumen stabil und performant laufen, ist eine kontinuierliche Überwachung von Logs, Systemmetriken und Query-Status essenziell. Structured Streaming Logs liefern detaillierte Informationen zum Zustand, zur Verarbeitungsrate und zu möglichen Fehlern, sowohl in klassischen Notebooks als auch in produktiven Pipelines mit Delta Live Tables.

Wo findet man die Structured Streaming Logs?

Streaming-bezogene Logs sind über mehrere Wege verfügbar:

In der Notebook-UI, wenn ein Streaming-Job direkt im Notebook ausgeführt wird (Ausgabe erscheint unter dem Cell Output)
Über das Query Progress API
In den Driver Logs, insbesondere bei Fehlermeldungen und Checkpointing-Problemen
Optional in einem definierten Checkpoint-Verzeichnis (meist in DBFS)

Typische Inhalte der Structured Streaming Logs:

Startzeit, Batch-ID und Laufzeit jeder Mikro-Batch-Verarbeitung
Input- und Output-Raten pro Trigger
Fehler beim Lesen oder Schreiben von Streams (z.B. Kafka, Delta, Auto Loader)
Status von Watermarking, State Store, Trigger und Commit-Operationen
Hinweise auf latenzbedingte Verzögerungen oder verlorene Events

Wann sollte man Structured Streaming Logs prüfen?

Wenn Trigger-Zeiten deutlich ansteigen oder Latenz zunimmt
Bei Fehlern beim Lesen oder Schreiben von Datenquellen (z.B. Kafka, Auto Loader, Delta)
Wenn einzelne Mikro-Batches nicht abgeschlossen werden oder hängen bleiben
Bei Stateful Operations, wenn z.B. Watermarking nicht korrekt funktioniert
Wenn Streaming-Queries unerwartet stoppen oder nicht automatisch neu starten

Best Practices für die Arbeit mit Structured Streaming Logs:

Das Monitoring strukturierter Streaming-Queries kann durch Setzen des Parameters spark.sql.streaming.metricsEnabled=true vollständig aktiviert werden.
Für Debugging und Einblick in Abfragepläne bieten sich Methoden wie streamingQuery.awaitTermination() oder .explain() an.
Checkpoints sollten dauerhaft gespeichert werden, etwa unter dbfs:/checkpoints/my-stream/, um eine Wiederherstellung im Fehlerfall zu ermöglichen.
Die Analyse von Durchsatz, Batch-Dauer und Fehlern kann direkt über den Tab „Streaming“ in der Spark UI erfolgen.
Regelmäßige Auswertungen von lastProgress ermöglichen die automatische Benachrichtigung bei langsamen oder fehlerhaften Batches.
Bei länger laufenden Streaming-Jobs sollten die Rotation und die externe Speicherung der Driver Logs berücksichtigt werden, beispielsweise in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) oder Microsoft Azure Data Lake Storage (ADLS).

Performance-Optimierung in Databricks

Um die Effizienz großer Datenverarbeitungsprozesse in Databricks sicherzustellen, ist eine kontinuierliche Performance-Optimierung entscheidend, insbesondere bei wachsendem Datenvolumen und komplexeren Workloads. Databricks bietet hierfür eine Kombination aus automatischen Optimierungsmechanismen und manuellen Eingriffsmöglichkeiten, die gezielt auf Storage, Query-Verhalten und Ressourcenmanagement wirken.

Automatische Optimierung durch Databricks

Auto-Optimize: Automatisiert das Kompaktieren (Compaction) und Sortieren von Delta-Tabellen nach dem Write. Dadurch wird das Lesen beschleunigt und das Dateisystem effizienter genutzt. Ideal bei häufigen Insert-/Update-Operationen.
Photon Engine: Eine speziell entwickelte, vektorbasierte Query-Engine für SQL und Delta Lake, die signifikante Performancegewinne bei analytischen Abfragen liefert, besonders bei CPU-intensiven Workloads. Photon läuft auf modernen Instanzen, zum Beispiel mit Intel Ice Lake oder AMD EPYC.
Adaptive Query Execution (AQE): Spark passt Query-Pläne zur Laufzeit automatisch an, sobald tatsächliche Datenstatistiken bekannt werden (z.B. bei Skew, Join-Strategien oder dynamischer Repartitionierung). AQE ist besonders effektiv bei unvorhersehbaren Datenverteilungen.
Auto-Merge und ZORDER: Databricks kann Delta-Tabellen automatisch zusammenführen (OPTIMIZE + ZORDER BY), was das Abfrageverhalten auf Partitionsebene erheblich verbessert.

Manuelle Optimierungsstrategien

Für noch feinere Kontrolle oder bei komplexen Workflows ist manuelle Optimierung oft notwendig, besonders bei großen Datasets, komplexen Joins oder heterogenen Datenquellen.

Partitionierung und Repartitionierung: Eine sinnvolle Partitionierung reduziert den I/O‑Aufwand und verbessert die Parallelität. Dabei sollte darauf geachtet werden, eine Über- oder Unterpartitionierung zu vermeiden. Die Anzahl der Partitionen lässt sich bei Bedarf über den Parameter spark.sql.shuffle.partitions gezielt anpassen.
Caching und Persistenz: Häufig genutzte Zwischenergebnisse sollten mit .cache() oder .persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) gespeichert werden, um wiederholtes Berechnen zu vermeiden (dies ist nur bei ausreichendem Speicher sinnvoll).
Broadcast Joins: Für kleine Lookup-Tabellen (z. B. Referenzdaten) sind Broadcast Joins effizienter als Shuffles. Automatisch aktivierbar über spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold.
Skew-Handling: Wenn einige Partitionen wesentlich größer sind als andere (z.B. bei stark konzentrierten Schlüsseln), kann die Verarbeitung massiv verlangsamt werden. Lösungen sind:
- Salting (künstliches Verteilen von Hot Keys)
- Adaptive Joins durch AQE
- Filter-Pushdowns und explizite Repartitionierung
Materialisierung von Zwischenschritten: Bei sehr komplexen Pipelines (z.B. mit mehreren Joins oder UDFs) kann das Zwischenspeichern von Teilergebnissen (.write.mode(„overwrite“).save(…)) in Delta oder Parquet die Stabilität und Wiederverwendbarkeit verbessern.

Fazit

Ein effektives Monitoring und eine strukturierte Log-Analyse sind unerlässlich, um die Performance und Stabilität von Databricks-Workloads sicherzustellen. Durch die Kombination von Spark UI, Logs, Event-Daten und externen Monitoring-Tools lassen sich Fehlerquellen schnell identifizieren und beheben. Besonders in produktiven Umgebungen lohnt sich der gezielte Einsatz von Features wie Adaptive Query Execution, Auto-Optimize oder Broadcast Joins, um das volle Potenzial der Plattform auszuschöpfen. Nur wer Logs konsequent nutzt und kontinuierlich optimiert, kann Skalierbarkeit, Effizienz und Sicherheit langfristig gewährleisten.