這年代，做數據的，沒人不知道 Spark 是什麼吧。作爲最火的大數據計算引擎，現在基本上是各互聯網大廠的標配了。
比如，字節跳動基於 Spark 構建的數據倉庫，服務了幾乎所有的產品線，包括抖音、今日頭條、西瓜視頻等。再比如，百度基於 Spark 推出 BigSQL，爲海量用戶提供次秒級的即席查詢。可以說，在海量數據處理上，Spark 的角色至關重要。
想到我剛剛接觸 Spark 那會兒，真心佩服它的開發效率，是真高啊！MapReduce 上千行代碼才能實現的業務功能，Spark 幾十行代碼就搞定了。
現在就更牛了，去年 6 月，Spark 直接從 2.4 直接升級到了3.0，最大的亮點就在於性能優化，它添加了諸如自適應查詢執行（AQE）、動態分區剪裁（DPP）、擴展的 Join Hints 等新特性。這估計會讓 Spark 在未來 5 到 10 年繼續雄霸大數據生態圈。
就目前來說，Spark 有海量批處理、實時流計算、圖計算、數據分析和機器學習這 5 大應用場景，不論你打算朝哪個方向深入，「性能調優」都是必須要跨越的一步。
原因很簡單，對於這 5 大場景來說，提高執行性能是剛需。想要精通 Spark，就得拿下“性能調優”這把萬能鑰匙。
很多開發者都意識到這一點，但難就難在，市面上關於 Spark 性能調優的資料，大都不繫統，只是在講一些常規的調優技巧和方法。而對於一些大神分享的調優手段，只是“照葫蘆畫瓢”做出來的東西，也總是達不到預期的效果，比如：
明明都是內存計算，爲什麼我用了 RDD/DataFrame Cache，性能反而更差了？
網上吹得神乎其神的調優手段，爲啥到了我這就不好使呢？
並行度設置得也不低，爲啥我的 CPU 利用率還是上不去？
節點內存幾乎全都劃給 Spark 用了，爲啥我的應用還是 OOM？
這些問題看似簡單，但真不是一兩句話就能說得清的。這需要我們深入Spark的核心原理，不斷去嘗試每一個API、算子，設置不同的配置參數，最終找出最佳的排列組合。
說到底，還是需要更多的學習案例與實操。我最近關注到 FreeWheel 機器學習團隊負責人吳磊，總結了出一套關於「性能調優的方法論」。挺戳中我的，分享給大家👇
按圖索驥開展性能調優
這張圖來自吳磊的極客時間專欄《Spark 性能調優實戰》，剛剛上線，不僅深入淺出的講了 Spark 核心原理，還全面解析 Spark SQL 性能調優，總結了一份應用開發、配置項設置實操指南，真心實用。
最吸引我的是實操，專欄以「北京市汽油車搖號」數據爲例，手把手帶你實現一個分佈式應用。一句話總結，就是能讓你一站式加速 Spark 作業執行性能，是不是很牛。
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作者是吳磊，現任 Comcast Freewheel 機器學習團隊負責人，主要負責計算廣告業務中機器學習應用的實踐、落地與推廣。之前也任職於 IBM、聯想研究院、新浪微博，可以說具備豐富的數據庫、數據倉庫、大數據開發與調優經驗了。
早之前聽說過他，研究 Spark 是下了功夫的，而且做事兒有股“較真兒”的風格，看他上面總結的方法論圖就知道，是個嚴謹、認真的人，跟着這樣有實踐、有理論，懂實現細節的大佬學習，錯不了。
Spark 怎麼能“學得快，還學得好”？
跟着大佬，能又快又好的學，那就是省“時間”，找到捷徑、賺到了，目前專欄 3 個部分的內容，乾貨不少：
原理篇：聚焦 Spark 底層原理，打通性能調優的任督二脈
Spark 的原理非常多，但專欄聚焦於那些與性能調優息息相關的核心概念，包括RDD、DAG、調度系統、存儲系統和內存管理。而且用的是最貼切的故事和類比、最少的篇幅，讓你在最短的時間內掌握其核心原理，爲後續的性能調優打下堅實的基礎。
性能篇：實際案例驅動，多角度解讀，全方位解析性能調優技巧
一部分是講解性能調優的通用技巧，包括應用開發的基本原則、配置項的設置、 Shuffle 的優化、資源利用率的提升。另一部分會專注於數據分析領域，藉助 Spark內置優化如 Tungsten、AQE 和典型場景如數據關聯，和你聊聊 Spark SQL 中的調優方法和技巧。
實戰篇：打造屬於自己的分佈式應用
專欄以 2011 - 2019 的《北京市汽油車搖號》數據爲例，手把手教你打造一個分佈式應用，帶你從不同角度洞察汽油車搖號的趨勢和走向。我相信，通過這個實戰案例，你對性能調優技巧和思路的把控肯定會有一個“質的飛躍”。
除此之外，聽說吳磊還會不定期地針對熱點話題加餐，比如和 Flink、Presto 相比，Spark 有哪些優勢，再比如 Spark 的一些新特性，以及業界對於 Spark 的新探索。這也能幫助我們更好地面對變化，把握先機。
下面是專欄的目錄，看着感覺很不錯，理論和實踐相結合。
在現在大數據技術領域，基本上是 Spark 形成了一家獨大的局面，所以該抓住機會學習的，還得學。
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走心的努力，纔算真的努力。2 杯奶茶的價格，拿下這套 Spark 性能調優方法論，值了👇
本文分享自微信公衆號 - 大數據技術與架構（import_bigdata）。
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