Spark işlerinin performansı çoğu zaman kaynak eklemekle değil, veri düzeni ve yürütme planındaki sorunları gidermekle iyileşir. Aşırı shuffle, sıcak anahtarlar, küçük dosya yığınları ve yanlış birleştirme stratejileri; kümeyi büyütmenin çözmediği, hatta maliyeti katlayan sorunlardır. Bu program, performansı tahminle değil, plan ve metrik okuyarak yönetmeyi öğretir. Altı modül boyunca gerçek yavaş iş senaryoları üzerinde çalışılır. Katılımcılar Spark UI ve sorgu planlarını okuyarak darboğaz teşhisi yapar, partition ve shuffle ayarlarını değiştirerek etkisini ölçer, bellek bölgelerini ve döküm (spill) davranışını inceler. İleri modüllerde birleştirme stratejileri, veri çarpıklığı çözümleri, önbellekleme kararları ve dosya formatı optimizasyonu ele alınır. Program, katılımcının kendi işini ölçülebilir biçimde hızlandırdığı bir performans iyileştirme çalışmasıyla tamamlanır.