Spark是一种强烈依赖内存的计算框架，结合其运行流程，可以有很多可以调优的地方
用reduceByKey 替代groupByKey
这两个转换都有shuffle过程发生，且都类似map reduce，但是reduceByKey会在map阶段会对相同的key进行聚合，极大的减少了map产生的数据量，进而减少了shuffle的数据量，提高了程序的执行效率
避免shuffle
shuffle类算子会将多个节点的key，拉取到一个节点上，进行join或者聚合操作，代价很大。
关于缓存
如果一个rdd被多个rdd依赖，就要持久化该rdd，避免被生成多次，而持久化时又有一些小技巧，如下
用persist(MEMORY_ONLY_SER) 代替persist和cache
persist的默认持久化类型是MEMORY_ONLY，该类型在内存中会缓存原始的对象，而MEMORY_ONLY_SER将对象序列化后再缓存，这样会节省大量的内存。因为Spark模型的各个阶段都会耗内存，而且现在计算的瓶颈一般不在CPU而在IO上，节省了内存。会让Spark其他阶段拥有更多的内存，从而减少了和磁盘的交互，进而加快作业的执行速度
内存不够时
内存不够时，使用 MEMORY_AND_DISK_SER
避免使用DISK_ONLY和后缀为_2的持久化方式
DISK_ONLY将rdd缓存在磁盘上，基于磁盘的读写会严重影响性能 后缀为_2的持久化方式，会将rdd复制一份副本，发送到其他节点上，数据复制和网络传输的性能开销较大
使用Kryo序列化
该种序列化方式会比默认的java序列化方式节省2到5倍的空间
分解一个job之中的transformation
尽量避免在一个transformation中处理所有的逻辑, 尽量分解成map, filter等之类的操作，这样程序会更容易理解
调低spark.memory.fraction
如果因为GC导致outofmemory，很可能是老年代的内存较小，可以调低该参数
包冲突
- 将spark自带的包设置成provided，这样就可以使用spark内核自带的相应类
- spark自带了很多包，比如org.json4s， guava等，因为这些包升级时没做向前兼容性，如果用户自己引入了这些包，很可能产生运行时异常。这个时候，有两种方式处理：不使用这些包，这样就将雷跳过去了；使用shade打包，改变包的名字，也可以将雷跳过去
yarn-client
选择了yarn-client模式, 因此是默认没有开启本地Driver的gc log的, 为了更好应对出错时debug, 建议在本地export 因此是默认没有开启本地 Driver 的 gc log 的, 为了更好应对出错时 debug, 建议在本地 export
代码语言：javascript复制SPARK_SUBMIT_OPTS=" -Xloggc:tmp/gc_log -XX: PrintGCApplicationStoppedTime -XX: PrintGCDetails -XX: PrintGCDateStamps -verbose:gc -XX: UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=10M " - 查看调试信息
spark-submit --verbose 参考
Spark性能优化指南——基础篇 Spark性能优化指南——高级篇 Spark Tuning
