如何优化Spark的运行性能？

1 优化 spark 运行性能

1.1 优化集群性能

（1）控制 spark 程序的大小 在设计 spark 程序时，应尽量避免程序的重构，而应该在较少的资源上完成更多的计算任务。为此，可以尝试缩减性能或内存的使用，以更有效地管理运行 spark 程序的定义和计算的程序。

（2）调整设置参数 对于 spark 集群，一般来说，关于参数设置一般有以下几种情况：默认值，建议值，用户指定值，实际值。用户可以在执行 spark 程序之前，根据具体应用状况来调整 spark 相关参数，优化参数设置，并最大程度地利用集群资源，从而提高运行效率。

（3）设置正确的分区数 对于分布在多台机器上的 spark 应用程序来说，如果每台机器的计算负载不均衡，或者每台机器的性能接近，那么就需要用户去关注分区数的设置，来保证数据在各台机器上的均衡分布，加快计算的运行速度。合理的分区数将减少参与真正计算的设备数目，从而降低总体系统延迟。

1.2 优化应用程序性能

（1）减少 shuffle 操作和数据传输 shuffle 操作是 spark 应用程序执行效率低下的主要原因，数据传输也是 spark 应用程序执行效率低下的主要原因。因此，straggler 在设计 spark 应用程序时，应尽量减少 shuffle 操作和数据传输的数量，提升 spark 应用程序的执行性能。

（2）改变数据结构 在spark程序中，如果使用Array类型，会使shuffle后及时仍然重新排序，从而降低shuffle效率以及运算效率。因此，在设计 spark 应用程序时，可以尽可能使用DataFrame 数据格式，减少shuffle效率以及运算效率，并保证数据符合大数据范式，降低数据的存储压力。

（3）避免无用的扫描和选择 在设计spark程序时，要尽量避免无用的扫描和选择操作，而尽量在较少的数据操作中实现更加有效的计算。为此，可以尝试使用索引和用关联算子取代单独的选择操作，尽可能地减少表的扫描次数，减少不必要的数据传输。

2 优化 spark 程序开发

（1）使用高级数据结构、算法和函数 spark 程序开发需要涉及大量数据结构、算法和函数，以获得最佳性能，因此，在开发 spark 程序时，应当尽量使用更高效的基础数据结构，算法和函数，以优化程序性能。

（2）解决并行性冲突 在并行计算中，因存在诸如内存和计算资源竞争等冲突，而造成程序运行效率的下降。为此，在开发 spark 程序时，应提高系统的内存利用率，以及正确处理多线程和并行操作时出现的数据不可靠性问题，来获取更高的并行性能。

（3）改进程序语言 在使用spark程序开发中，可以采用如JAVA、python、perl等高性能的 语言。虽然spark会把复杂的操作变为简单的语句，但是这往往会导致程序的开发 难度增加，在实现spark的基本功能时会发生相关的性能瓶颈。因此，在开发spark程序时，应灵活使用高性能语言，并准确设计使用相关的高性能指令或库，来获得更好的编程性能。