使用 PySpark 進行大數據 ETL：高效處理數百萬筆資料

為什麼選擇 PySpark 進行大數據 ETL

隨著企業每秒收集來自使用者行為、IoT 感測器、交易紀錄的龐大資料，建構可擴展的 ETL 解決方案成為必要。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，結合 Python 的易用性與 Spark 的分散式運算能力，能輕鬆處理上億筆資料而不會造成單一機器崩潰。

與傳統的 pandas 或單節點資料庫不同，PySpark 具備橫向擴展能力，能自動分配工作至叢集節點，並支援高效格式如 Parquet 或 Delta Lake，非常適合構建企業級 ETL 流程。

理解 ETL 流程

ETL 指的是 Extract（提取）、Transform（轉換）、Load（載入）。目的是將原始資料轉換為可分析的結構化資料。當資料量達數百萬筆時，每個階段都必須謹慎設計以確保效能與穩定性。

提取（Extract）

資料可能來自結構化資料庫、半結構化 JSON 或非結構化文字。PySpark 通常從雲端儲存（如 AWS S3、Azure Blob、GCP Storage）或 HDFS 提取資料。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("ETL Pipeline Example") \
    .getOrCreate()

# 提取階段：從 S3 讀取大型 CSV 檔
df_raw = spark.read.csv("s3://my-bucket/logs/2025/*.csv", header=True, inferSchema=True)

轉換（Transform）

此階段包括過濾、聚合、合併與資料結構正規化。這通常是效能瓶頸所在，尤其在需要大量 shuffle（資料重新分配）的操作中。

# 轉換階段：過濾無效紀錄並選擇需要的欄位
df_transformed = df_raw.filter(df_raw["status"].isNotNull()) \
                       .select("user_id", "timestamp", "status")

載入（Load）

轉換後的資料需有效儲存以供分析。千萬筆資料寫回 CSV 會導致效率低落，因此通常使用 Parquet 或 Delta Lake 等欄式格式。

# 載入階段：將資料寫入 Parquet 格式
df_transformed.write.mode("overwrite").parquet("s3://my-bucket/etl/cleaned_logs/")

處理數百萬筆資料的挑戰

在此規模下，常見挑戰包括：

• 資料傾斜（Data Skew）： 某些值分佈不均，導致特定任務耗時過長。
• Shuffle 開銷： join 或 groupBy 產生大量網路傳輸。
• Schema 推斷： 自動推斷欄位型態會降低執行速度。
• 小檔案問題： 過多小檔造成 metadata 負擔。
• 資源分配錯誤： 執行緒與記憶體配置不當降低效率。

PySpark ETL 的最佳實踐

要克服上述挑戰，可採用以下策略：

明確定義 Schema

不要讓 Spark 自動推斷欄位類型，應事先定義 StructType，可避免掃描整個檔案。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

schema = StructType([
    StructField("user_id", StringType(), True),
    StructField("timestamp", StringType(), True),
    StructField("status", StringType(), True)
])

df_raw = spark.read.csv("s3://my-bucket/logs/*.csv", header=True, schema=schema)

合理分區（Partitioning）

適當的分區策略（如依日期或使用者 ID）能有效提高平行處理效能，避免任務負載不均。

使用高效檔案格式

使用 Parquet、ORC 等欄式格式能啟用「條件下推」（predicate pushdown）與壓縮，節省 I/O 與儲存成本。

效能調校技巧

在處理數百萬筆資料時，微調 Spark 設定是關鍵：

• Broadcast Join： 對小型查詢表進行廣播以避免 shuffle。
• AQE（自適應查詢執行）： Spark 可動態優化執行計畫。
• Persist / Cache： 將多次使用的中間結果暫存。
• 資源調整： 合理設定 executor-memory、executor-cores、spark.sql.shuffle.partitions。

大數據 ETL 的現代趨勢

截至 2025 年，幾項重要趨勢包括：

• Delta Lake / Apache Iceberg： 提供 ACID 交易的湖倉架構。
• 串流 ETL： 結合批次與即時資料處理。
• 容器化 ETL： 在 Kubernetes 或 Docker 中執行，確保可重現性。
• 無伺服器化： 使用 AWS Glue 或 Databricks SQL 降低基礎設施負擔。

案例與實際應用

例如某醫療機構利用 PySpark 處理數百萬筆病患資料，透過容器化叢集執行，ETL 時間減少了 40%，同時滿足 HIPAA 安全規範。電子商務公司則依靠優化後的 PySpark 任務處理每日數十億筆點擊流，用於即時個人化與詐欺檢測。

資料工程師實用檢查清單

結語

在現代企業中，能處理數百萬筆資料的 ETL 管線已非奢侈，而是生存條件。PySpark 提供強大且可擴展的架構，讓資料工程師能構建高效、容錯且穩定的資料流程。透過良好的 Schema 設計與資源調校，企業能真正釋放資料價值。

隨著資料量持續成長，採用 Delta Lake、AQE 以及容器化部署等技術，將讓你的資料管線更具前瞻性。不論是新創公司還是跨國企業，PySpark ETL 都是邁向數據驅動成功的基礎。