1、在内存中缓存数据
性能调优主要是将数据放入内存中操作。通过spark.cacheTable("tableName")或者dataFrame.cache()。使用spark.uncacheTable("tableName")来从内存中去除table。
Demo案例：
（*）从Oracle数据库中读取数据，生成DataFrame
val oracleDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url","jdbc:oracle:thin:@192.168.88.101:1521/orcl.example.com")
.option("dbtable","scott.emp")
.option("user","scott")
.option("password","tiger").load
（*）将DataFrame注册成表：
oracleDF.registerTempTable("emp")
（*）执行查询，并通过Web Console监控执行的时间
spark.sql("select * from emp").show
（*）将表进行缓存，并查询两次，并通过Web Console监控执行的时间
spark.sqlContext.cacheTable("emp")
（*）清空缓存：
spark.sqlContext.cacheTable("emp")
spark.sqlContext.clearCache
2、性能优化相关参数
1.将数据缓存到内存中的相关优化参数
(1) spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed
默认为 true
Spark SQL 将会基于统计信息自动地为每一列选择一种压缩编码方式。
(2)spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize
默认值：10000
缓存批处理大小。缓存数据时, 较大的批处理大小可以提高内存利用率和压缩率，但同时也会带来 OOM（Out Of Memory）的风险。
2.其他性能相关的配置选项（不过不推荐手动修改，可能在后续版本自动的自适应修改）
(1)spark.sql.files.maxPartitionBytes
默认值：128 MB
读取文件时单个分区可容纳的最大字节数
(2)spark.sql.files.openCostInBytes
默认值：4M
打开文件的估算成本, 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当往一个分区写入多个文件的时候会使用。高估更好, 这样的话小文件分区将比大文件分区更快 (先被调度)。
(3)spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
默认值：10M
用于配置一个表在执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小。通过将这个值设置为 -1 可以禁用广播。注意，当前数据统计仅支持已经运行了 ANALYZE TABLE <tableName> COMPUTE STATISTICS noscan 命令的 Hive Metastore 表。
(4)spark.sql.shuffle.partitions
默认值：200
用于配置 join 或聚合操作混洗（shuffle）数据时使用的分区数。