1、关于Spark的调优部分
1）更好的序列化实现：在Spark中，需要序列化的地方包括写入磁盘、Worker之间传输RDD等。默认的Java序列化性能比较低，所以将序列化的方式修改为kryo；
2）配置多个临时文件的目录：在并发性高的情况下，对一个文件的操作会影响整体的性能，为此可以创建多个文件夹，用于存放临时文件；
3）启用推测执行机制：类似于Hadoop中的Task任务处理，在某个Task处理速度明显慢时，会启用其它节点执行任务，有一个执行完就销毁掉另一个未执行完的节点；
4）GC调优：原则上是减少Full GC，在调优之前，必须先检查代码部分
2、Spark的CheckPoint机制
CheckPoint的机制是建立一个检查点，类似于快照。
在Spark的RDD依赖中，若依赖的关系太长，同时没有将中间结果存储，会导致计算出错时从头再来。为此Spark中可以利用缓存机制将部分中间结果缓存起来，此时一定程度上解决了数据丢失问题。但是若存储的内存或磁盘出错，也会导致重新计算，此时出现了checkpoint机制，就是将比较重要的中间数据做一个检查点存储到一个高可用的地方。
补充：在SparkStreaming中，也存在checkpoint机制。在需要对历史数据进行累计处理，可以设置一个检查目录，在该目录中，存储历史数据。
3、Spark的数据倾斜
出现情况：join（一大一小的情况）或者groupBy（某个key出现的次数过多）
解决：使用广播变量，将小的数据转换Map进行广播，广播会将Map发送到每个节点中，合并时利用该Map进行，可以减轻数据倾斜；
groupBy出现的可以将key后添加固定格式的随机数来减轻数据倾斜
4、SparkStreaming与Storm
相同点：都是分布式、容错、可扩展的处理系统
不同点：
Storm是实时数据计算，最快的处理可达10毫秒，对于数据的处理核心支持两个级别：最多一次（可能会丢失）、最少一次（保证数据不丢失）
SparkStreaming是小批量计算，处理老版本只能到达秒级，新版本可以到达毫秒级。并且数据的处理只处理一次。由于Spark平台的良好整合性，可以借助于Spark的其它模块，在开发效率上占有一定的优势。；
5、SparkStreaming的原理
SparkStreaming是将流式处理分解成一系列的短小的批处理作业，即按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据DStream（discretized-离散化 Stream），每一段数据都转换为RDD，然后将针对SparkStreaming中的Dstream的Transformations操作转换为针对Spark RDD的Transformations操作，将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中（也可以保存到磁盘）。
三种处理：只能处理最新的，处理历史数据（checkpoint）和最新的，处理一段时间内的（滑动窗口机制）
6、Spark的模式（简单介绍，具体请参考 https://www.jianshu.com/p/65a3476757a5 ）
大致上分为三种：本地单机模式、Spark自带Cluster Manager的集群模式、借助于Yarn管理的集群模式。
本地单机模式：主要是为了测试代码的逻辑；
Spark自带Cluster Manager的集群模式：启动之前必须先启动Spark的Master和Worker守护进程；
基于Yarn的Resource Manager的集群模式：使用Yarn作为Spark的Cluster Manager，来为Spark的应用程序分配资源，并且启动之前需要启动Hadoop的各种服务。
提示：SparkSQL中的DataFrame，SparkStreaming中的DStream底层都是RDD
补充：SparkSQL的介绍
SparkSQL提供了一个成为DataFrame（数据框），底层是RDD，类似于关系型数据库中的表。
引入了新的RDD类型SchemaRDD；可以混合不同来源的数据，例如将HiveQL的数据和MySQL的数据进行join；在把执行语句解析后，变成RDD的计算。