Spark性能优化概览
由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。
Spark性能优化，其实主要就是在于对内存的使用进行调优。因为通常情况下来说，如果你的Spark应用程序计算的数据量比较小，并且你的内存足够使用，那么只要运维可以保障网络通常，一般是不会有大的性能问题的。但是Spark应用程序的性能问题往往出现在针对大数据量（比如10亿级别）进行计算时出现，因此通常来说，Spark性能优化，主要是对内存进行性能优化。当然，除了内存调优之外，还有很多手段可以优化Spark应用程序的性能。
Spark性能优化技术
Spark的性能优化，主要手段包括：
- 使用高性能序列化类库
- 优化数据结构
- 对多次使用的RDD进行持久化 / Checkpoint
- 使用序列化的持久化级别
- Java虚拟机垃圾回收调优
- 提高并行度
- 广播共享数据
- 数据本地化
- reduceByKey和groupByKey的合理使用
- Shuffle调优（核心中的核心，重中之重）
