Spark程序优化总结
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1 代码优化
a. 对于多次使用的RDD，进行数据持久化操作(eg: cache、persist)
b. 如果对同一个份数据进行操作，那么尽量公用一个RDD
c. 优先使用reduceByKey和aggregateByKey取代groupByKey
原因：前两个API存在combiner，可以降低数据量；groupByKey可能存在OOM异常
d. 对于Executor使用到Driver中的变量的情况，使用广播变量进行数据传递, 可以减少网络传输量，原理是：使用广播变量后，原来Driver传递给Task的数据，变成只需要传递给Executor即可。
e. 当大表join小表，而且存在shuffle的时候，可以考虑使用map join来进行替换<使用广播变量将小表的数据广播出去，前提：Driver和单个的Executor的内存可以存储下小表的数据>；
h. 启动kyro序列化机制
2资源优化
a. spark-submit脚本相关参数
driver的内存：--driver-memory
driver的cpu：
standalone(cluster)：--driver-cores
yarn(cluster): --driver-cores
executor的数量：
yarn: --num-executors
总的executor的CPU数量：
standalone/mesos:--total-executor-cores
单个executor的内存：--executor-memory
单个executor的cpu：
standalone/yarn:--executor-cores
b. 资源相关参数
spark.driver.cores:1
spark.driver.memory:1g
spark.executor.cores:1(yarn)/all(standalone)
spark.executor.memory:1g
spark.memory.fraction:0.75
spark.memory.storageFraction:0.5
Spark中执行和缓存的内存是公用的，执行可以争夺缓存的内存，就是可以将部分缓存自动清楚，用于执行过程中使用内存；这两个参数的含义分别是：spark.memory.fraction指定总内存占比((1g-300M) * 0.75)，spark.memory.storageFraction指定缓存部分最少占比内存((1g-300M) * 0.75 * 0.5)；当没有执行的情况下，缓存可以使用全部的公用内存，即缓存最多使用((1g-300M) * 0.75)，最少可占用((1g-300M) * 0.75 * 0.5)
1.5版本以前的采用固定内存设置：spark.storage.memoryFraction(0.6)以及spark.shuffle.memoryFraction(0.2)
spark.default.parallelism: 默认的分区数量，默认两个，一般比较小；在实际环境中一般需要改大。
spark.scheduler.mode：FIFO(默认,先进先出)/FAIR(公平调度)
spark.task.cpus:每个Task执行需要的CPU数量(默认值1)
spark.task.maxFailures:每个Task允许的最大失败次数(默认值4)
spark.dynamicAllocation.enabled: false; 是否启动动态分配资源，默认为不启动
spark.shuffle.service.enabled：false，当启动动态资源分配的时候，该参数必须设置为true，表示允许额外的shuffle服务管理
spark.dynamicAllocation.initialExecutors：动态资源初始executor数量
spark.dynamicAllocation.maxExecutors：动态资源设置最大允许分配资源
spark.dynamicAllocation.minExecutors：动态资源设置最小允许分配资源，默认(0)
Spark on Yarn:
spark.yarn.am.memory:512m; 运行在Yarn上的时候ApplicationMaster运行的内存大小(client模式下)
spark.yarn.am.cores:1; ApplicationMaster运行的CPU核数(client模式下)
spark.executor.instances: Executor的数量，默认2个；该参数和动态参数参数互斥，当两者都存在的时候，动态参数设置无效。
3 数据倾斜优化
a. 两阶段聚合
b. 使用MAP JOIN替代REDUCE JOIN
c. 数据重分区(更改分区数量)
e. 扩容RDD及随机前缀JOIN方式
4 shuffle过程优化(两种ShuffleManager，四种模式一定要懂)
a. spark.shuffle.file.buffer:32k; 数据溢出磁盘的缓冲区内存大小
b. spark.shuffle.manager: sort; 给定数据
shuffle的管理器，sort(基于排序规则)或者hash(基于Hash值)
c. spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold: 200; 当分区数量小于该值的时候，启动SortShuffleManager中的bypass模式
d. spark.shuffle.consolidateFiles: false; 当该参数为true的时候，使用hash shuffle的时候，可以提高shuffle速度，原理是：合并shuffle过程中的数据输出文件
