学习美团的spark性能优化指南笔记。
优化主要从4个方面进行：
1. 开发调优
- 避免创建重复的RDD
当多个算子都用到一个RDD的时候，尽量只创建一个RDD,算子只使用一个RDD
- 尽可能复用同一个RDD
不要因为要用一些数据，创建过多的RDD，比如：
// 错误的做法。
// 有一个<Long, String>格式的RDD，即rdd1。
// 接着由于业务需要，对rdd1执行了一个map操作，创建了一个rdd2，而rdd2中的数据仅仅是rdd1中的value值而已，也就是说，rdd2是rdd1的子集。
JavaPairRDD<Long, String> rdd1 = ...
JavaRDD<String> rdd2 = rdd1.map(...)
// 分别对rdd1和rdd2执行了不同的算子操作。
rdd1.reduceByKey(...)
rdd2.map(...)
// 正确的做法。
// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已，rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。
// 此时会因为对rdd1执行map算子来创建rdd2，而多执行一次算子操作，进而增加性能开销。
// 其实在这种情况下完全可以复用同一个RDD。
// 我们可以使用rdd1，既做reduceByKey操作，也做map操作。
// 在进行第二个map操作时，只使用每个数据的tuple._2，也就是rdd1中的value值，即可。
JavaPairRDD<Long, String> rdd1 = ...
rdd1.reduceByKey(...)
rdd1.map(tuple._2...)
// 第二种方式相较于第一种方式而言，很明显减少了一次rdd2的计算开销。
// 但是到这里为止，优化还没有结束，对rdd1我们还是执行了两次算子操作，rdd1实际上还是会被计算两次。
// 因此还需要配合“原则三：对多次使用的RDD进行持久化”进行使用，才能保证一个RDD被多次使用时只被计算一次。- 对多次使用的RDD进行持久化
spark对于一个RDD执行多次算子的原理是每次对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头计算一遍，算出RDD,然后再对RDD执行你的算子，这样的话，RDD就重复计算了。所以需要对使用的RDD进行持久化。两个方法persist(参数)， chache(), persist(MEMORY_ONLY) = cache(),数据太大时，MEMORY_ONLY会发生内存溢出，可使用MEMORY_ONLY_SER(会将RDD数据序列化后再保存到内存中，可以大大减少数据的大小)，参数中后缀是2的，表示要备份一份，慎用。
- 尽量避免使用shuffle类算子
spark作业中最消耗性能的地方就是shuffle过程，当一个大文件和一个小文件进行的join的时候，可以将小文件进行广播（broadcast）,这样就避免了把数据从其他节点拉取到一个节点的情况
- 使用map-side预聚合的shuffle操作
预聚合就是在进行shuffle算子的时候，先在每个节点进行一次聚合计算，之后再进行聚合（拉取到统一节点）这样数据量会少很多。尽量使用reduceByKey,aggregateByKey代替groupBykey
- 使用高性能的算子
a. 使用reduceByKey,aggregateByKey代替groupBykey
b. 使用mapPartitions替代普通的map, mapPartitions一次处理一个partition所有的数据，而不是一次函数处理一条，但是可能发生内存不够
c. 使用foreachPartition替换foreach.类似上述方法，很明显的案例，往mysql写数据的时候，如果使用foreach一条一条往mysql中写数据，每次写入创建一个数据库连接，性能非常低下，但是使用foreachPartition,性能可以提升很多。
d.filter之后进行coalesce操作
e. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作。进行分区的同时进行排序操作。
2. 资源调优
3. 数据倾斜调优
现象：个别task执行极慢
原因：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，此时如果某个key对应的数据量特别大，就会发生数据倾斜。
方案一：通过ETL预处理
方案二：过滤掉不需要的倾斜的key
方案三：提高shuffle的并发度
方案四：两阶段聚合，先进行一次预聚合，再进行一次全局聚合
方案五：大表和小表进行join的时候，将小表广播出去，将reduce join 转化为map join
方案六：倾斜key分拆join，加随机数，扩容
适用场景：两个量很大的数据进行join A join B，且倾斜的key不多
实现思路：
1. 通过sample算子进行采样，计算出量很大的那几个key；2. 将造成倾斜的key的数据和其他正常的数据形成a1,a2两份数据；3. 将a1的key上随机打上n以内的随机数，B的key上也打上随机数，每条数据膨胀成n条数据Bn（扩容）, a1 join Bn; 4. a2正常进行join即可；5. 最后将两份数据union 到一起。（Bn 扩容成n倍， 这样a1中的key不管打上的随机数是多少，都可以在Bn中找到）
方案七：随机数，扩容RDD进行join
适用场景：两个量很大的数据进行join A join B，且倾斜的key很多
实现思路：
类似方案六，只是A不进行数据拆分，而是将A的所有key上都打上n以内的随机数，将B扩容n倍，然后进行join即可。
4. shuffle调优
set spark.sql.caseSensitive=FALSE; 设置不区分大小写
