这年代，做数据的，没人不知道 Spark 是什么吧。作为最火的大数据计算引擎，现在基本上是各互联网大厂的标配了。
比如，字节跳动基于 Spark 构建的数据仓库，服务了几乎所有的产品线，包括抖音、今日头条、西瓜视频等。再比如，百度基于 Spark 推出 BigSQL，为海量用户提供次秒级的即席查询。可以说，在海量数据处理上，Spark 的角色至关重要。
想到我刚刚接触 Spark 那会儿，真心佩服它的开发效率，是真高啊！MapReduce 上千行代码才能实现的业务功能，Spark 几十行代码就搞定了。
现在就更牛了，去年 6 月，Spark 直接从 2.4 直接升级到了3.0，最大的亮点就在于性能优化，它添加了诸如自适应查询执行（AQE）、动态分区剪裁（DPP）、扩展的 Join Hints 等新特性。这估计会让 Spark 在未来 5 到 10 年继续雄霸大数据生态圈。
就目前来说，Spark 有海量批处理、实时流计算、图计算、数据分析和机器学习这 5 大应用场景，不论你打算朝哪个方向深入，「性能调优」都是必须要跨越的一步。
原因很简单，对于这 5 大场景来说，提高执行性能是刚需。想要精通 Spark，就得拿下“性能调优”这把万能钥匙。
很多开发者都意识到这一点，但难就难在，市面上关于 Spark 性能调优的资料，大都不系统，只是在讲一些常规的调优技巧和方法。而对于一些大神分享的调优手段，只是“照葫芦画瓢”做出来的东西，也总是达不到预期的效果，比如：
- 明明都是内存计算，为什么我用了 RDD/DataFrame Cache，性能反而更差了？
- 网上吹得神乎其神的调优手段，为啥到了我这就不好使呢？
- 并行度设置得也不低，为啥我的 CPU 利用率还是上不去？
- 节点内存几乎全都划给 Spark 用了，为啥我的应用还是 OOM？
这些问题看似简单，但真不是一两句话就能说得清的。这需要我们深入Spark的核心原理，不断去尝试每一个API、算子，设置不同的配置参数，最终找出最佳的排列组合。
说到底，还是需要更多的学习案例与实操。我最近关注到 FreeWheel 机器学习团队负责人吴磊，总结了出一套关于「性能调优的方法论」。挺戳中我的，分享给大家????
按图索骥开展性能调优
