Spark 调优

避免创建重复RDD

• 同一份数据只创建一个RDD
• 避免重复计算

尽量复用同一个RDD

• 数据存在包含关系或者重复的情况下尽量复用RDD
• 避免重复计算

对多次使用的RDD进行持久化

• 由于RDD是惰性计算，执行RDD需要从源头算起，因此可以对多次重复使用的RDD进行Persist或者Cache，将当前RDD保存到内存或者磁盘中
• 避免重复计算
• 持久化级别后缀_2（如MEMORY_ONLY_2）表示将每个持久化数据复制1份duplicate
• 选取持久化策略：具体根据内存估计去选择

尽量避免使用shuffle类算子

• shuffle类算子有：
  • 去重：
    • distinct
  • 聚合
    • reduceByKey
    • groupBy
    • cogroup
    • aggregateByKey
    • combineByKey
  • 排序
    • sortByKey
    • sortBy
  • 重分区
    • coalesce
    • repartition
  • 集合或表操作
    • intersection
    • substract
    • subtractByKey
    • join
    • leftOuterJoin
• shuffle简单来说会将分布在多个节点上的数据拉去到同一节点进行聚合，会引发大量网络传输，且如果某个节点key值过多而不够内存则会溢写到磁盘文件造成IO，以上两者是shuffle性能较差的主要原因。

使用map-side预聚合

• 类似于MR的本地combiner
• 通过本地节点预先进行根据key值聚合，大大减少shuffle时需要拉去的数据量从而减小磁盘IO和网络传输开销
• 通常建议使用reduceByKey和aggregateByKey来替代groupByKey，因为reduceByKey和aggregateByKey会使用用户自定义函数进行节点的本地预聚合，而groupByKey是不会的

mapPartition替代普通map

• 使用一次函数处理一个partition所有的数据相对于一次函数一条一条处理性能会高一些，但有时候一次性处理整个partition的数据容易造成OOM。
• Warning：预估内存大小

使用foreachPartition替代foreach

• 原理类似上一条
• 在需要对RDD中的数据进行数据库读写时尤其推荐foreachPartition，如果使用foreach，可能会每一条数据都创建一个数据库连接，这样会频繁地创建和小会数据库连接，性能会非常差，而使用foreachPartition则可以使用一个链接处理整个分区的数据，性能相对高很多。

filter后进行coalesce操作

• filter过滤数据后建议使用coalesce减少分区，能够减少后续stage处理的task的数量进而提升性能

使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作

• 官方建议，如果需要在repartition重分区之后，还要进行排序，建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行，比先shuffle再sort来说，性能可能是要高的。

广播大变量

• Map-side Join
  • 大表join小表时： 将小表广播（Broadcast）到各个Executor，大表RDD使用Map手动进行join
• 在算子函数中使用到外部变量时
  • 默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本，一个Executor就会有多份变量。使用Spark的广播功能后，对该变量进行广播。广播后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。

使用使用Kryo优化序列化性能

• 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： * 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。 * 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。 * 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。

Stage划分

• Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。

总结自：
美团技术团队：Spark优化-基础篇