SparkCore的调优之开发调优
Spark是一个分布式计算框架，可以轻松处理大数据，它使用内存进行计算，因此比其他批处理框架快得多。然而，Spark的性能不仅取决于硬件配置，还与Spark本身的设置以及代码开发实践有关。 在本篇文章中，我们将重点关注SparkCore的开发调优。
1. 数据的本地化
数据本地化是Spark性能调优的一个重要方面，它确保当数据需要处理时，尽可能将其存储在处理此数据的工作节点上。 这样可避免数据跨节点传输，从而提高速度和减少网络延迟。在Spark中，有两种类型的本地化：进程本地化和节点本地化。
进程本地化是Spark将数据存储在进程内的内存中，这也是最常见的本地化方式。但如果数据太大，进程本地化将不起作用。这时，你可以尝试使用节点本地化。它可以在数据太大时，将数据存储在节点的本地磁盘或其他外部存储器中。这样可以解决进程内存不足的问题，但同样需要注意磁盘空间的使用情况。通常而言，节点本地化比进程本地化更容易扩展和管理。
2. 选择数据类型
Spark支持很多数据类型，包括Java、Scala、Python和SQL等。 在编写代码时，要注意选择数据类型。以Scala为例，当你需要支持高并发时，你应该选择不可变数据类型，减少线程之间的竞争。Scala集合框架中不可变的实现通常比可变的实现快，因为不涉及锁定机制的开销。
3. 减少shuffle
尽可能地减少shuffle操作可以提高Spark性能，因为shuffle会涉及大量的数据传输和排序。有许多方法可以减少shuffle，例如使用broadcast变量、使用zip防止产生更多的交换键、使用map-side合并、设置合理的reduce数量等等。合理使用cache机制来减少shuffle操作的产生。
4. 设置合理的内存、CPU和并行度
Spark使用基于内存的计算方式，因此在开始Spark作业之前，一定要确保足够的内存可用。为了获得最佳性能，通常使用的是独立集群管理器（例如YARN）来分配资源，以确保Spark可以根据需要动态添加或删除工作节点。此外，在设置并行度时也非常重要。 不同类型的任务需要不同数量的并行度，因此设定合理的并行度对于提高性能至关重要。
5. 合理使用缓存和持久化机制
Spark提供多种缓存和持久化机制，这意味着可以将数据缓存到内存或磁盘中，以便在之后的操作中快速访问。合理使用缓存和持久化机制可以避免反复计算同一批数据，从而提高性能。
结尾
Spark是一个快速而强大的分布式计算框架，但其性能却是有很大的优化空间的。 为了提高性能，我们应该尽量使用Spark的调优技巧和最佳实践。 通过正确地利用数据本地化、选择数据类型、减少shuffle、设置合理的内存和CPU等等技巧，可以最大程度地提高SparkCore的性能。
