spark在很多公司中都有线上应用，多是用在处理数据上面，语法相较于hadoop更加简单，而且更易理解，集群也更易管理，但是还是有很多技巧可寻，掌握这些技巧对提升工作效率来说非常重要
总述：本文主讲的是client模式下的spark使用经验
1：本文主讲的是client模式下的spark使用经验，spark由driver和executor组成，比如说1个driver和3个executor，driver提交节点提交节点资源，由driver-memory和drive程序组成，YARN资源队列有几个重要的名词，num_executors/executor-cores/executor-memory这几个。
其中client模式下，集群yarn无法控制driver上cores的使用数目和占用率，但是driver-memory是由java jvm组成的，不会超量
2：举一个实际案列，假如有一个user提交1个spark程序，长时间无法获得资源开始执行，并且假设YARN的资源队列没有满
那么这时候应该去看看他的spark-shell或者spark-submit的启动参数，一般情况下都是他executor-cores设置的过大了，>2一般就判断为过大
这块的原因是：在申请资源的时候，spark集群上的机器必须只有当 当台机器上的剩余cores>10，才能给用户来进行申请，所以越大一般就会越慢，这个user已经到10了，所以就非常大了
3：接下来讲一讲spark的执行原理
假如你是一段sql的话，读取了一个表的3个分区，每个分区的part数分别是4 5 6，那么你读到的rdd的partition数就是4+5+6=15，也就是说hdfs文件有多少个分区，你的rdd初始也就是多少个partition数。
在scala中，map filter flatMap这三个操作属于不会改变rdd分区数目的操作，reduceByKey join repartition的操作属于shuffle操作，会改变rdd的分区数，其中join操作大家可能不理解，熟悉python的人会以为join操作是在进行groupByKey，但实际上reduceByKey会比groupByKey块很多，所以scala中这个函数接口使用reduceByKey也写，有兴趣的朋友也可以自己实现下，不到20行就成。言归正传，改变分区数的时候，默认会改成200，这几个shuffle操作的函数也可以覆盖默认的分区数。除了这个默认参数，还可以在启动spark的时候，--conf中用参数进行默认值覆盖
当启动了3个executor的时候，也就是启动了3个物理机，假如一个物理机有2个core 也就是你申请了2个core，你读到的rdd有6个分区，所以正常情况下会一个executor处理2个分区，
在经历shuffle类的操作的时候，你的整个spark程序就会运行到一个新的stage（相比于之前那个stage，增大1）
4：spark的执行原理--系列2--shuffle的原理
shuffle操作的时候，实际上都要经历一个排序过程，在task内部进行外部排序，排序的时候会使用key来进行排序，排完序后也会把key相同的数据方法哦一个分区里面，所以很容易出现数据倾斜的问题（shuffle write过程）
多个task做完排序后，接下来是reducer的操作，经过ExternalOnlyAppendMap操作，将相同的key的数据放到同一个block中（shuffle read过程）
网上很多资料有讲到一个RDD的executor操作如果同时处理两个分区数据的时候，这两个分区(stage)会共同占用这个executor的资源，但实际上我启动这样一个任务后去spark中看过资源情况，如果一个executor的内存设置为2G，2个core，那么这个executor就会占用到4G的内存
5：spark的执行原理--系列2--统一内存管理
spark中有3部分内存，
user memory:这里面存放的是java中的变量、类等
storage memory: RDD cache后、用户的自定义广播变量、系统的广播变量
execution memory: 程序进行shuffle、非shuffle操作的时候，都会被占用
但是storage memory execution memory之间的界限不明显，会在程序实际运行中互相占用
假设定义RDD&shuffle可用内存设置为0.6 spark.memory.fraction=0.6，将可用内存分成两部分的操作时 设置spark.memory.storageFraction=0.5，既然设定了storage用0.5，那么execute就用0.1，但实际上会相互调用
6：作业性能调优--这个章节主要讲解一些使用经验
第一个stage的task数目就是读取HDFS文件生成RDD的分区数
若不经过shuffle,RDD的分区数不会变化(union后是分区数之和，整体不变）
shuffle后分区数默认变成200
在stage内，每个分区对应一个task，是否所有的分区会同时执行，这取决于什么？取决于每个executor中的core数目
什么时候有必要改写RDD的分区数？多少合适些？当进行join这样的操作时，数据会极度的加大，这时候需要进行分区；每个分区的数据量大小需要控制到100MB到2G之间，不能太大，不能太小，样本数需要在50万左右即可；假如你申请的一个executor的内存是2G，那么一个分区的数据量大小最好在2G的一半左右；可以多尝试不同的分区数来尝试，因为你的程序可能不止是一遍跑完就算了
RDD的分区数=block数
前面的几种shuffle操作，比如join reduceByKey repartition的默认分区数是200，这几种操作都有个设置分区数的参数，可以自动修改。也可以在启动spark-shell或者spark-submit的时候，指定 --conf spark.default.parallrlism=1000 \ 来进行覆盖
假如1000个分区、100个executor、每个executor只有1个core，那么刚开始就会执行100个分区的数据；假如每个executor只有2个core ，那么刚开始就会执行200个分区的数据，而且每个executor 的2个core的占用内存并不是公用这个executor的内存，而是每个core都分配到你设置的executor的内存(这个理论和大多数不一样，但是可以去sparkui中实际计算下
7：接下来将几个shuffle调优的经验
假如有个任务在spark1.6中可以照常运行，在spark2.1中不可以，输入的数据量是6T。2.1中报错中有这样几个明显的标志--java.lang.OutOfMemory + ExternalAppendOnlyMap.insertAll CoGroupedRDD.comute这几个错误，那么可以断定是在shuffle截断报的错。
又因为是版本的不同，所以可以断定是--conf spark.reducer.maxReqsInFlight=10 这个参数的问题
maxReqsInFlight是指定的在shuffle操作时，执行节点向shuffle后的数据去拉取key的并行度，spark1.6中有限制数目，spark2后这个参数是无限大，在这个场景下，数据量过大，key数目就过大，拉取的并行度过大的时候就会出现内存错误。。
解决办法是：将这个参数设置成10
8：接下来讲解一个提交节点的错误，简单点直接说排查到的错误吧
当driver上的cpu使用率达到最大负载的时候，即使集群还有资源，你也提交不上去任务
9: 如果遇到自己的spark任务，本身有8个stage，但是查看spark ui，看到卡在第3个stage好久(大于1个小时)，原因是 内存报错了，记得加大exe和提交节点的内存
10：一个开发经验很丰富的同事告诉我他的调优经验，就三句话
partition不要太大官方建议50~200m, cache要么mem only 要么 disk only; broadcast不超过2g
数据倾斜靠采样找到倾斜的key 然后 倾斜key出来单独处理
11：能用reduceByKey尽量用它
