一、MapPartitions提升Map类型操作性能
Spark中，每个task处理一个RDD的partition。
①MapPartitions的优点
如果是普通的map，比如一个partition中有一万条数据，那么function需要执行和计算一万次。如果使用了MapPartitions，一个task只执行一次function，function一次接受所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。
②MapPartitions的缺点
当数据量很大的情况下，比如有一千万条数据。如果使用普通的map，一次只处理一条数据，在处理的过程中，如果内存不足，则会将处理完的数据从内存中垃圾回收掉，或者使用其他方法，清理出内存，程序可以正常运行。如果是MapPartitions操作，一次需要读入所有的数据，内存不足的话也无法腾出空间，会导致内存溢出。
③适用场景
数据量不是很大的时候，内存足够存放一次function操作所需的所有数据。
二、filter之后使用coalesce减少分区数量
①filter只有可能会产生的后果
- 每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样的task来进行处理，造成task资源的浪费。
- 每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个partition的时候，每个task要处理的数据量就不一样，造成数据的倾斜。
②解决方案
- 针对第一个问题，因为数据量变少了，那么partition其实也可以相应地变少，可以考虑进行partition的压缩。
- 针对第二个问题，解决方案和第一个问题一样，也可以考虑partition的压缩，尽量让每个partition的数据量差不多。这样，后面的task需要处理的数据量就差不多，处理速度差不多，避免数据倾斜带来的问题。
③实现
在代码中，filter算子后面添加.coalesce(numPartitions)，比如：
RDD.filter(XXXXXXXXXXXXXXX).coalesce(100);
三、repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题
①问题描述
通过spark.default.parallelism设置的并行度，对Spark SQL操作不生效，Spark SQL依然使用自身默认的并行度。这种情况下，可能我们的环境中可以使用的cpu core数量为200，手动设置的并行度为600。但是，Spark SQL操作执行后生成的task数量为10，那么后续的所有操作，并行度都是10，而不是我们设置的600,。这样，就会对后续的操作带来性能上的问题。
②解决方案
对Spark SQL操作产生的partition，使用reparation操作，设置并行度。
③代码示例
xxxRDD.repartition(numPartitions);
四、foreachPartition优化写数据库性能
①问题描述
默认的foreach性能有很大的缺陷：
- 对于每条数据，task都要单独执行一次function
- 每次执行function的时候，都需要发送SQL语句往数据库写数据，需要创建和销毁数据库连接，而数据库的创建和连接对资源的消耗很大。即使使用数据库连接池，也只是创建有限个数据库连接，很难满足实际需求。
以上两点，多次数据库连接和多次发送SQL语句，非常消耗资源，影响性能。
②使用foreachPartition的好处
在function函数中，对一个partition的数据进行批量处理，只调用一次function函数，一次传入partition中的所有数据。这样，数据库连接只需要创建一次，想数据库发送一次SQL语句，只是需要传入多组参数即可。
③foreachPartition的缺陷
如果一个partition的数据量特别大，比如达到上百万条，一次性传入，可能会造成OOM内存溢出。
所以，foreachPartition的适用环境还需要在现实的生产环境中慢慢调试。
五、reduceByKey本地聚合
相比较于普通的shuffle，reduceByKey会对map端的数据进行本地聚合。也就是说，map端给下一个stage的每个task创建的输出文件，在写数据之前，会对数据进行一次本地聚合combiner操作。
好处在于：
- 在本地进行聚合以后，在map端的数据量就会变少，减少磁盘IO，减少磁盘空间的占用。
- 下一个stage的task，在拉取数据的时候，数据量减少，减少网络传输的性能消耗。
- reduce端拉取的数据减少，需要进行聚合的数据减少，需要的缓存也减少。