本文是作者在读完《Apache Spark - Best practices and Tuning》以及《High Performance Spark》以后，对如何编写高效的Spark程序，以及如何如何调优的一些总结。
本文总结的总归是不如原文全面，所以请各位有条件的同学，直接阅读原文。
一般来说，我们在进行性能调优的时候，主要是往三点靠，降低CPU消耗，减少IO，优化内存使用。如下图所示:
我们在Spark调优时，也是尽可能朝着这三点靠。
Spark调优主要从两个方面，一个是Spark Core，另一个是Spark SQL。
Spark Core调优
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避免使用groupByKey，而使用reduceByKey 这一点相信各位已经熟知了。原因是reduceByKey会在executor上先进行一次合并，然后才传输到其他节点
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使用TreeReduce/TreeAggregate，而不是Reduce/Aggregate 当partition很多，或者partition内的数据很大时，Driver的内存可能会爆掉。而TreeReduce/TreeAggregate由于会在中间合并一下，所以减少了这种风险。
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如果想减少partition，应该使用coalesce，而不是repartition, coalesce会尽可能地减少数据传输。但是，如果是想增加partition的个数，那么，无论使用
coalesce还是repartition，都会产生shuffle. -
当join两个RDD时，如果其中一个很小，另一个很大，那么应当把小的RDD broadcast出去，这样数据传输量就很少。如果一个数据量适中，记为A，另一个很大，记为B，那么可以先提取A的key，broadcast出去，对B先进行过滤一遍，再进行join。
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选择合适的StorageLevel 鱼与熊掌不可得兼。我们不能同时获得速度，使用内存少这两个特点，只能进行折中。
MEMORY_ONLY会把数据缓存到内存中，但是相对于MEMORY_ONLY_SER，它的内存使用量更大，而Spark中内存本身就是一个很稀缺的资源。而后者呢，也有缺点，就是在使用的时候需要进行反序列化，这会增加时间。
另外，即使你的RDD会被复用两三次，把它缓存下来，也不一定是合适的选择。因为可能重新计算这个RDD的代价，比缓存并读取的效率要高。
而且，persist()和checkpoint()是有区别的。不要混用。
6.repartition, join, cogroup, 以及 *By or *ByKey都会产生shuffle，所以尽可能少地使用它们。尽可能对输入数据进行过滤，减少数据量。
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设置合适的分区数量。对于parallelize/NewHadoopRDD来说，partition的数量，跟文件大小，block size是挂钩的。而如果你的partition太少，就可能导致给这个Spark应用分配的资源不能被合理利用。或者分区内数据太多导致OOM.
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不要使用默认的Java serializer，它的效率很低。应当使用Kryo Serializer.
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join操作并不一定都是shuffle dependency，如果相同的key已经位于相同的partition里了，那么它是narrow dependency.
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static allocation/dynamic allocation？ static allocation会在Spark application启动前，就给它分配我们指定的Resource，然后再开始运行。而dynamic allocation，则会在获取到足够量的资源，就开始运行。在后面会动态地增加或减少资源。 但是，动态分配也有问题。当集群很忙，没有充足的资源的时候，Spark Application就会在申请资源那里卡住。而且，我不清楚的是，当集群很忙时，如果开起了Dynamic allocation, YARN会不会强制回收资源。 而且，这样会不会产生死锁呢？假如说集群更有1TB内存，200cores.如果Application A运行分配了600G内存，150cores， Application B运行分配了300G内存,30 cores。在运行过程中，Application A和Application B同时需要更多的资源来运行。这样会不会导致它们死锁在那儿？
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在join以前，先对重复的key做distinct。这样能减少shuffle的时候数据的传输量。
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Spark Core中，默认的Join方式是
Shuffle hash join。当两个RDD都有相同的Partitioner的时候，不会进行Shuffle。如果其中一个RDD很小，我们可以使用Broadcast hash join。 -
当改变一条数据的partition的时候，这条数据会先发送给Driver，而不是直接从Executor到另一个Executor。想不明白这里为什么要这样做。当数据量很大的时候，Driver岂不是很容易OOM？
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Shuffle Dependency的partition，如果失败了，它的开销是很大的，因为需要重新计算很多partition(包括它的上有RDD)。所以，对于Shuffle Dependency得到的RDD，我们可以对它进行缓存一下。
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尽量少创建object，并且创建小的object，来减少GC压力。尽量重用也有的对象。如果创建的对象过大，会直接进入老年代，给内存带来压力。带来频繁的Full GC。
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原生数据结构，比如数组等，对内存更加友好。相对于自定义的对象，Tuple等，它的内存占用更少。所以，尽管代码可读性上，会带来一些困惑。但是确实能够减少内存的开销。
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在函数内部，尽量减少创建中间对象。而隐式转换会创建一个中间对象。这是我们需要注意的。
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使用
mapPartition，而不是map。因为当一个分区不能被完全装填到内存时，mapPartition会只把那些不能装填进去的spill到磁盘中，而不会把整个partition spill到磁盘，这样减少了IO。而且，由于mapPartition操作的是iterator，避免了创建中间数据结构的开销。 -
union/subtract的结果，可能存在重复的值。所以，最好使用distinct一下。而intersection的结果不存在重复的值。 -
对于某些需要昂贵开销的操作，比如创建数据库连接。这种使用
mapPartition比map更好，因为每个partition只会创建一次。 -
如果一个broadcast变量不再被需要的话，可以用
unpersist来手动移除。特别是对比较大的broadcast，可以节省内存。 - 一般当一个RDD有下面的倾向时，persist/checkpoint才有意义:
- 这个RDD会被使用多次
- 我们要在这个RDD上执行多次action。此时如果不对这个RDD进行persist/checkpoint，每次执行一次action，都会从头计算这个RDD。
- 这个RDD计算的开销特别大
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persist只对当前Spark Application有效。如果想在不同Spark Application之间共享RDD，那么需要使用checkpoint。
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使用persist/checkpoint是有代价的。他们会占用memory/disk，并且会有序列化/反序列化的开销。所以，有的时候其实重新计算RDD，开销反而会小一些。
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Spark使用LRU的算法，来决定当开始出现OOM的时候，抛弃哪个partition。
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当Spark在shuffle的时候，会往磁盘写一些shuffle file。它们包含每个分区内，排序好的records。所以，如果Spark重用RDD，可能会重用这些shuffle file，这样就减少了重新计算的开销。
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HashPartitioner需要接收一个
partitions参数，来确定分区的个数。如果不指定的话，Spark会默认使用SparkConf中的spark.default.parallelism来决定分区的个数。如果这个值也没有设置，那么Spark默认会使用RDD在它的lineage中，最大的partition数。 -
除非一个Transformation已知是只改变value(对Key/Value pair RDD来说)，否则输出的RDD不会保留partitioner信息。
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先确定每个节点上具有的memory/cores的数量，然后确定给每个executor分配的资源。
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增加partitions的数量不一定会提升性能。因为每个partition都会在一个task上面执行，每次能够执行的task的数量为executor number * executor cores。如果partition的数量大于这个值，就得排队，等下次才能运行。
- 给Executor分配的内存，并不是全部都能用来计算或者存储数据，有一部分元数据的开销的。这个可以通过
spark.memory.storage.fraction来计算比例。
Spark SQL
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采用合适的存储格式，如列式存储。
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DataFrame/DataSet往往比RDD更高效，所以，不要获取到DataFrame以后，就把它转换成RDD。能用DataFrame/DataSet就用。
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尽量查询更少的列，不要包含冗余数据。并通过过滤器等过滤到坏数据。
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join的时候，如果出现OOM，并不一定总是Executor内存不够。因为Spark SQL会自动选择合适的join策略，并不一定总是
Shuffle hash join。当其中一个很小的时候，会选择Broadcast hash join。而这需要先将数据发送到Driver上，才能进行Broadcast hash join。我们曾经就遇到过这个问题。但是，这儿的疑惑是，这个DataFrame的数据量应该很小，按理说不会造成Driver的OOM。应当再研究一下这个问题。看看到底是按照什么标准定义的小。
