- 代码调优
分配更多的资源
- 避免创建重复的RDD，复用同一个RDD
- 对多次使用的RDD进行持久化
如何选择一种最合适的持久化策略？
默认情况下，性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足够大，可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上。但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。
如果使用MEMORY_ONLY级别时发生了内存溢出，那么建议尝试使用MEMORY_ONLY_SER级别。该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。这种级别比MEMORY_ONLY多出来的性能开销，主要就是序列化与反序列化的开销。但是后续算子可以基于纯内存进行操作，因此性能总体还是比较高的。此外，可能发生的问题同上，如果RDD中的数据量过多的话，还是可能会导致OOM内存溢出的异常。
如果纯内存的级别都无法使用，那么建议使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，而不是MEMORY_AND_DISK策略。因为既然到了这一步，就说明RDD的数据量很大，内存无法完全放下。序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。
通常不建议使用DISK_ONLY和后缀为_2的级别：因为完全基于磁盘文件进行数据的读写，会导致性能急剧降低，有时还不如重新计算一次所有RDD。后缀为_2的级别，必须将所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性能开销，除非是要求作业的高可用性，否则不建议使用。
持久化算子：
cache:
MEMORY_ONLY
persist：
MEMORY_ONLY
MEMORY_ONLY_SER
MEMORY_AND_DISK_SER
一般不要选择带有_2的持久化级别。
checkpoint:
- 如果一个RDD的计算时间比较长或者计算起来比较复杂，一般将这个RDD的计算结果保存到HDFS上，这样数据会更加安全。
- 如果一个RDD的依赖关系非常长，也会使用checkpoint,会切断依赖关系，提高容错的效率。
- 尽量避免使用shuffle类的算子
使用广播变量来模拟使用join,使用情况：一个RDD比较大，一个RDD比较小。
join算子=广播变量+filter、广播变量+map、广播变量+flatMap
- 使用map-side预聚合的shuffle操作
即尽量使用有combiner的shuffle类算子。
combiner概念：
在map端，每一个map task计算完毕后进行的局部聚合。
combiner好处：
- 降低shuffle write写磁盘的数据量。
- 降低shuffle read拉取数据量的大小。
- 降低reduce端聚合的次数。
有combiner的shuffle类算子：
- reduceByKey:这个算子在map端是有combiner的，在一些场景中可以使用reduceByKey代替groupByKey。
- aggregateByKey
- combineByKey
- 尽量使用高性能的算子
使用reduceByKey替代groupByKey
使用mapPartition替代map
使用foreachPartition替代foreach
filter后使用coalesce减少分区数
使用使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作
使用repartition和coalesce算子操作分区。
- 使用广播变量
开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast）功能来提升性能，函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。如果使用的外部变量比较大，建议使用Spark的广播功能，对该变量进行广播。广播后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。
广播大变量发送方式：Executor一开始并没有广播变量，而是task运行需要用到广播变量，会找executor的blockManager要，bloackManager找Driver里面的blockManagerMaster要。
使用广播变量可以大大降低集群中变量的副本数。不使用广播变量，变量的副本数和task数一致。使用广播变量变量的副本和Executor数一致。
- 使用Kryo优化序列化性能
在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化：
- 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输。
- 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD<SXT>，SXT是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。
- 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
Kryo序列化器介绍：
Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少；在集群中耗费的内存资源大大减少。
对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦。
Spark中使用Kryo：
| Sparkconf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") .registerKryoClasses(new Class[]{SpeedSortKey.class}) |
- 优化数据结构
java中有三种类型比较消耗内存：
- 对象，每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息，因此比较占用内存空间。
- 字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息。
- 集合类型，比如HashMap、LinkedList等，因为集合类型内部通常会使用一些内部类来封装集合元素，比如Map.Entry。
因此Spark官方建议，在Spark编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型（比如Int、Long）替代字符串，使用数组替代集合类型，这样尽可能地减少内存占用，从而降低GC频率，提升性能。
- 使用高性能的库fastutil
fasteutil介绍：
fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，好处在于，fastutil集合类，可以减小内存的占用，并且在进行集合的遍历、根据索引（或者key）获取元素的值和设置元素的值的时候，提供更快的存取速度。fastutil的每一种集合类型，都实现了对应的Java中的标准接口（比如fastutil的map，实现了Java的Map接口），因此可以直接放入已有系统的任何代码中。
fastutil最新版本要求Java 7以及以上版本。
使用：
见RandomExtractCars.java类