0.买高性能机器，增加节点

1.设置磁盘文件预读值大小为16384，使用linux命令：

echo 16384 > /sys/block/{磁盘名}/queue/read_ahead_kb

2. Spark 任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。KryoSerializer能达到JavaSerializer的十倍。

3.在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配置项中添加参数："-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"，如果频繁出现Full GC，需要优化GC。把RDD做Cache操作，通过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。

4.一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍

5.大表和小表做join操作时可以把小表Broadcast到各个节点，从而就可以把join操作转变成普通的操作，减少了shuffle操作。

6. 合理设计DAG，减少shuffle  //TODO

7.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。

8.当之前的操作有很多filter时，使用coalesce减少空运行的任务数量

9.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repartition。

10.配置多个磁盘给localDir，shuffle时写入数据速度增快

11. 别collect大数据量，数据会回到driver端，容易OOM。非要collect，请配置spark.sql.bigdata.thriftServer.useHdfsCollect 为true，会存在hdfs再读

12.尽量用reduceByKey，会在Map端做本地聚合

13. broadcase set/map而不是Iterator, set/map 查询效率O(1) ，iteratorO(n)

14. 数据发生倾斜,repartition大法 ，查出key，salt it

15.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

16.Spark SQL 小表join，把小表broadcast出去。配置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold和spark.sql.bigdata.useExecutorBroadcast。小表在join 右端。

17.SparkSQL数据倾斜，配置spark.sql.planner.skewJoin 和spark.sql.planner.skewJoin.threshold

18. SparkSQL 小文件，配置 spark.sql.small.file.combine 和 spark.sql.small.file.split.size