性能调优之在实际项目中分配更多资源
性能调优的王道，增加和分配更多的资源，性能和速度上的调优，是显而易见的，基本上在一定范围内，增加资源与性能的提升，是成正比的，写完一个spark作业以后 ，进行性能调优。 1.分配那些资源？ executor， CPU per executor， memory per executor
2.在哪里分配这些资源？ 提交shell脚本的时候
3.怎么调优，以及调优的原则？ 第一种spark standalone，公司集群上，搭建一套spark集群技术心里应该清楚。 第二种，yarn，资源调度。应该去查看，你的spark作业，要提交到资源队列技术大概有多少资源？ 一个原则，你能使用的资源能有多大，就尽量调节到最大。
4.为什么多分配这些资源以后我性能会得到提升？
性能调优之Spark并行度
Spark并行度，其实就是指的是spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了spark作业的各个阶段的并行度。
如果不调节，并行度，导致并行度过低，会怎么样？
你的资源虽然分配足够了，但是问题是并行度没有与资源想匹配，导致你的资源分配浪费。
合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源。
1.task数量，至少设置成与spark application的总CPU core数量相同
2.官方推荐，task数量，设置成为spark application总CPU core数量的2-3倍，
实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行快一点，有些task可能会慢一点，如果你的task设置的和CPU core数量相同，可能会导致资源浪费。
3.如何设置一个 spark application的并行度？ spark.default.parallelism参数，在conf中设置。
性能调优之RDD重构和持久化
1.默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD，都会对这个RDD以及以前的父RDD，全部重新计算一次。
对于这种情况，是一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算，就会导致性能急剧降低。
2.RDD架构重构优化
尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取成为一个共同的RDD供后面的RDD计算，反复使用。
公共的RDD一定要实现持久化。持久化也就是说，将RDD的数据缓存到内存或者磁盘中，之后无论进行多少次计算，都直接取这个RDD的持久化的数据。
持久化，是可以进行序列化的。如果正常将持久化在内存，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，会知道内存溢出。
当内存无法支持公共RDD数量完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在存内存存储。序列化的方式，唯一的缺点是在获取数据的时候，需要到反序列化。
如果序列化纯内存，只能内存+磁盘的序列化方式。
为了数据的高可靠性，而且内存充足可以使用双副本，进行持久化。持久化的双副本机制，因为机器宕机了，副本就丢了，需要重复机制，但是这样是针对你的资源很充分。
性能调优之在实际项目中广播大变量
默认情况下，task执行的算子中，使用外部的变量，每个task都会获取一份变量，有什么缺点？在什么情况下会出现性能上的优劣影响？
每一个task出现一份变量，极其消耗内存，有可能导致堆内存不足，频繁GC，以及RDD持久化部分写入到磁盘，从而导致磁盘IO的消耗等。
如何解决上述性能影响呢？
广播变量。广播变量在driver上会有一份初始的副本，第一个executor都有一个BlockManager负责管理某个内存和磁盘上的数据，
这个会在driver上拉去相应的广播变量，有可能会从远层的driver上获取变量副本，也有可能从距离比较近的其他节点获取。
广播变量的好处，不是每一个task一个变量副本，而是每一个executor一个变量副本，这样减少网络传输数据，也给减少了内存存储。
性能优化之在实际项目中使用Kryo序列化
默认情况下，spark内部使用java的序列化机器，objectOutPutStream/objectInPutStream对象输入输出流机制，
通过这种机制序列化，这种默认的序列化机制好处在于不必手动，但是缺点在于效率不高，占用内存比较大，。
Kryo序列化机制，速度快乐序列化之后数据更小，大概是java序列化机制的1/10，在序列化之后，可以让网络传输的数据变小，内存资源也变小。
kyro序列化机制: 1.算子函数中使用的外部变量 2.持久化RDD进行序列化 3.shuffle过程