经验总结
使用mapPartitions，按每个分区计算结果
如果每条记录的开销太大，例：
rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close}
则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如
rdd.mapPartitions(records => conn.getDBConn;for(item <- records) write(item.toString); conn.close)
使用mapPartitions可以更灵活地操作数据，例如对一个很大的数据求TopN，当N不是很大时，可以先使用mapPartitions对每个partition求TopN，collect结果到本地之后再做排序取TopN。这样相比直接对全量数据做排序取TopN效率要高很多。
使用coalesce调整分片的数量
coalesce可以调整分片的数量。coalesce函数有两个参数：
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
当shuffle为true的时候，函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同，会将数据通过Shuffle的方式重新分区；当shuffle为false的时候，则只是简单的将父RDD的多个partition合并到同一个task进行计算，shuffle为false时，如果numPartitions大于父RDD的切片数，那么分区不会重新调整。
遇到下列场景，可选择使用coalesce算子：
- 当之前的操作有很多filter时，使用coalesce减少空运行的任务数量。此时使用coalesce(numPartitions, false)，numPartitions小于父RDD切片数。
- 当输入切片个数太大，导致程序无法正常运行时使用。
- 当任务数过大时候Shuffle压力太大导致程序挂住不动，或者出现linux资源受限的问题。此时需要对数据重新进行分区，使用coalesce(numPartitions, true)。
localDir配置
Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁盘。如果节点中挂载多个磁盘，则在每个磁盘配置一个Spark的localDir，这将有效分散Shuffle文件的存放，提高磁盘I/O的效率。如果只有一个磁盘，配置了多个目录，性能提升效果不明显。
Collect小数据
大数据量不适用collect操作。
collect操作会将Executor的数据发送到Driver端，因此使用collect前需要确保Driver端内存足够，以免Driver进程发生OutOfMemory异常。当不确定数据量大小时，可使用saveAsTextFile等操作把数据写入HDFS中。只有在能够大致确定数据大小且driver内存充足的时候，才能使用collect。
使用reduceByKey
reduceByKey会在Map端做本地聚合，使得Shuffle过程更加平缓，而groupByKey等Shuffle操作不会在Map端做聚合。因此能使用reduceByKey的地方尽量使用该算子，避免出现groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.size))这类实现方式。
广播map代替数组
当每条记录需要查表，如果是Driver端用广播方式传递的数据，数据结构优先采用set/map而不是Iterator，因为Set/Map的查询速率接近O(1)，而Iterator是O(n)。
数据倾斜
当数据发生倾斜（某一部分数据量特别大），虽然没有GC（Gabage Collection，垃圾回收），但是task执行时间严重不一致。
- 需要重新设计key，以更小粒度的key使得task大小合理化。
- 修改并行度。
优化数据结构
- 把数据按列存放，读取数据时就可以只扫描需要的列。
- 使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文件IO操作以提升性能。最终文件数为reduce tasks数目。
