I learned this lesson the hard way. We had a critical data pipeline running for over 3 hours every single day. The logic was perfectly clean. The overarching schema was explicitly right. There were absolutely no obvious memory leaks, and absolutely nothing looked fundamentally broken in the raw PySpark transformations.
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Your Spark Job Isn't Slow Because of Bad Code. It's Slow Because of the Wrong Join
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