一 常规性能调优
1 . 分配更多资源
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）
--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小
--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量
增加每个executor的内存量。增加了内存量以后，对性能的提升，有两点：
1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
2.调节并行度
很简单的道理，只要合理设置并行度，就可以完全充分利用你的集群计算资源，并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。
3.重构RDD架构以及RDD持久化
第一，RDD架构重构与优化 尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。
第二，公共RDD一定要实现持久化 北方吃饺子，现包现煮。你人来了，要点一盘饺子。馅料+饺子皮+水->包好的饺子，对包好的饺子去煮，煮开了以后，才有你需要的熟的，热腾腾的饺子。 现实生活中，饺子现包现煮，当然是最好的了；但是Spark中，RDD要去“现包现煮”，那就是一场致命的灾难。 对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。 持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。
第三，持久化，是可以进行序列化的 如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。 当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象；序列化后，大大减少内存的空间占用。 序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。 如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。 内存+磁盘，序列化
第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化 持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。 这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足
4.广播大变量
广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。 task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlockManager中，尝试获取变量副本；如果本地没有，那么就从Driver远程拉取变量副本，并保存在本地的BlockManager中；此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。 executor的BlockManager除了从driver上拉取，也可能从其他节点的BlockManager上拉取变量副本，举例越近越好。
每个 Executor一个副本，不一定每个节点。
5.使用Kryo序列化
内存占用，网络传输
1、算子函数中使用到的外部变量
2、持久化RDD时进行序列化，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER
3、shuffle
1、算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo以后：优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗
2、持久化RDD，优化内存的占用和消耗；持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就不至于频繁的占满内存，频繁发生GC。
3、shuffle：可以优化网络传输的性能
bbg
使用时，要自定义注册类哦
6.使用 fastutil
7.数据本地化的等待时长
Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据； 但是呢，通常来说，有时，事与愿违，可能task没有机会分配到它的数据所在的节点，为什么呢，可能那个节点的计算资源和计算能力都满了；所以呢，这种时候，通常来说，Spark会等待一段时间，默认情况下是3s钟（不是绝对的，还有很多种情况，对不同的本地化级别，都会去等待），到最后，实在是等待不了了，就会选择一个比较差的本地化级别，比如说，将task分配到靠它要计算的数据所在节点，比较近的一个节点，然后进行计算。 但是对于第二种情况，通常来说，肯定是要发生数据传输，task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据，BlockManager发现自己本地没有数据，会通过一个getRemote()方法，通过TransferService（网络数据传输组件）从数据所在节点的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。 对于我们来说，当然不希望是类似于第二种情况的了。最好的，当然是task和数据在一个节点上，直接从本地executor的BlockManager中获取数据，纯内存，或者带一点磁盘IO；如果要通过网络传输数据的话，那么实在是，性能肯定会下降的，大量网络传输，以及磁盘IO，都是性能的杀手。
二.JVM调优
JVM调优的第一个点：降低cache操作的内存占比 spark中，堆内存又被划分成了两块儿，一块儿是专门用来给RDD的cache、persist操作进行RDD数据缓存用的；另外一块儿，就是我们刚才所说的，用来给spark算子函数的运行使用的，存放函数中自己创建的对象。 默认情况下，给RDD cache操作的内存占比，是0.6，60%的内存都给了cache操作了。但是问题是，如果某些情况下，cache不是那么的紧张，问题在于task算子函数中创建的对象过多，然后内存又不太大，导致了频繁的minor gc，甚至频繁full gc，导致spark频繁的停止工作。性能影响会很大。 针对上述这种情况，大家可以在之前我们讲过的那个spark ui。yarn去运行的话，那么就通过yarn的界面，去查看你的spark作业的运行统计，很简单，大家一层一层点击进去就好。可以看到每个stage的运行情况，包括每个task的运行时间、gc时间等等。如果发现gc太频繁，时间太长。此时就可以适当调价这个比例。 降低cache操作的内存占比，大不了用persist操作，选择将一部分缓存的RDD数据写入磁盘，或者序列化方式，配合Kryo序列化类，减少RDD缓存的内存占用；降低cache操作内存占比；对应的，算子函数的内存占比就提升了。这个时候，可能，就可以减少minor gc的频率，同时减少full gc的频率。对性能的提升是有一定的帮助的。
一句话，让task执行算子函数时，有更多的内存可以使用。
spark.storage.memoryFraction，0.6 -> 0.5 -> 0.4 -> 0.2
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置；一定要注意！！！切记，不是在你的spark作业代码中，用new SparkConf().set()这种方式去设置，不要这样去设置，是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。 spark.yarn.executor.memoryOverhead（看名字，顾名思义，针对的是基于yarn的提交模式） 默认情况下，这个堆外内存上限大概是300多M；后来我们通常项目中，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G 通常这个参数调节上去以后，就会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时呢，会让整体spark作业的性能，得到较大的提升。
http://blog.csdn.net/hammertank/article/details/48346285
此时呢，就会没有响应，无法建立网络连接；会卡住；ok，spark默认的网络连接的超时时长，是60s；如果卡住60s都无法建立连接的话，那么就宣告失败了。 碰到一种情况，偶尔，偶尔，偶尔！！！没有规律！！！某某file。一串file id。uuid（dsfsfd-2342vs--sdf--sdfsd）。not found。file lost。 这种情况下，很有可能是有那份数据的executor在jvm gc。所以拉取数据的时候，建立不了连接。然后超过默认60s以后，直接宣告失败。 报错几次，几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler，反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。
实际案例脚本：
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.ibeifeng.sparkstudy.WordCount \
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
--master yarn-cluster \
--queue root.default \
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 \
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \
/usr/local/spark/spark.jar \
三.Shuffle调优
new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true") 开启shuffle map端输出文件合并的机制；默认情况下，是不开启的，就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作，严重影响性能。
增大map端溢写的内存缓冲空间，减少溢写次数。 spark.shuffle.file.buffer ，32k--》 64k
增大reduce端聚合内存，减少读写次数 spark.shuffle.memoryFraction ，0.2--》0.3 尝试性的增加
new SparkConf().set(" spark.shuffle.manager", " hash") ：hash（默认）、sort（可以排序）、tungsten-sort钨丝（1.5版本后才有，不稳定）
四.spark操作调优（算子调优）
1.MapPartitions替代map操作，不过看具体操作，因为Maprtition容易导致OOM哦！
2.filter之后，数据容易倾斜，采用coalesce算子。主要就是用于在filter操作之后，针对每个partition的数据量各不相同的情况，来压缩partition的数量。减少partition的数量，而且让每个partition的数据量都尽量均匀紧凑。 从而便于后面的task进行计算操作，在某种程度上，能够一定程度的提升性能。
3.foreachPartition替代foreach,例如数据库连接操作的时候，是非常好的。在实际生产环境，都是用这个，但数据量特别大，会有oom的可能。
4.repartition，SparkSQL的初始stage受限于hdfs的block数量限制。repartition算子，你用Spark SQL这一步的并行度和task数量，肯定是没有办法去改变了。但是呢，可以将你用Spark SQL查询出来的RDD，使用repartition算子，去重新进行分区，此时可以分区成多个partition，比如从20个partition，分区成100个。
5.reduceBykey，map 端本地聚合。