一：开发调优
原则1：对多次使用的RDD进行持久化，共享同一个RDD
原则2：经过filter算子过后使用coalesce优化分区数量。分区少并且数据量大是通过repartition重分区增大并发。
原则3：读取hbase或插入数据库时使用foreachPartition代替foreach并且使用批量读取和插入，可大幅提升读写性能。
原则4：尽量避免shuffle算子，大表关联小表可使用Broadcast+map的方式，实际应用中，习惯把维表初始化到hashmap中分区中进行操作。
二：资源调优
Excutor的内存主要分为三块：
第一块是让task执行我们自己编写的代码使用，默认是占Excutor总内存的20%
第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是20%
第三块是让RDD持久化时使用，默认占Excutor总内存的60%
1：合理设置
num-excutors,实际应用中可跟kafka的分区数保持一致。
2：合理设置excutor-memory，它的20%要大于每个分区的占用时间，否则会内存溢出
3：合理设置spark-streaming任务的批次间隔运行时间。根据业务的需求和压力测试的qps性能指标综合考虑。
三：数据倾斜调优
1：数据倾斜的现象：绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢，并且可能出现内存溢出的情况。
数据倾斜的原因：任务在进行shuffle的时候，某个key的对应的数据量非常大，就会发生数据倾斜。
2：如何定位数据倾斜的代码：数据倾斜只会发生在shuffle过程中。可以通过SparkWeb UI来查看当前运行到了第几个stage。进入当前stage界面就可以看到每个task的运行情况（包括运行的数据量和占用空间）
查看导致数据倾斜Key的分布情况：可以先使用sample抽样的方式，减少运算量，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，降序即可查看哪些Key出现了数据倾斜。
3：数据倾斜的解决方案：
1）过滤少量导致倾斜的key（key为空值的情况，不影响结果的情况下）
2）提高shuffle操作的并行度，增大内存（只能缓解）
3）大表和小表关联可使用map join的方式。
4）采样倾斜key并拆分join操作。