存储格式的选择：

 

采取行式还是列式存储？

列存储写入时次数多，损耗时间多

反过来查询的时候较快

 

 

压缩格式的选择：

 

考虑压缩速度和压缩文件的分割性

压缩能够较少存储空间、提高数据传输速度

 

Spark中默认的压缩格式是“snappy”

 

 

代码的优化：

 

选择的高性能的算子：

foreachPartition  => partitionOfRecords.foreach 获得每一条数据

分区的好处是把partition所有的数据先保存到list当中去，然后我们在插入MySQL的时候就可以结合pstmt的批处理，一次过把整个分区数据写进去 

 

复用已有的数据：

在项目中，如果同时实现多个功能（本例中就是有三个），在计算时观察每个功能间是否有重叠产生的数据，若有的话把相应的数据提取出来生成，所有的功能实现都能共用（相当于做一个缓存，把中间数据cache ）

 

 

参数的优化：

 

并行度：spark.sql.shuffle.partitions

默认的是200，配置的是partitions的数量，对应了task的数量

若觉得运行得太慢，则需要吧这个值调大

在conf里面改（YARN启动时）

 

分区字段类型推测：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled

默认为开启，若开启之后系统就会自动推测分区字段的类型

关闭后能提升性能