1 算子調優一：mapPartitions
普通的map算子對RDD中的每一個元素進行操作，而mapPartitions算子對RDD中每一個分區進行操作。如果是普通的map算子，假設一個partition有1萬條數據，那麼map算子中的function要執行1萬次，也就是對每個元素進行操作。
圖2-3 map算子
如果是mapPartition算子，由於一個task處理一個RDD的partition，那麼一個task只會執行一次function，function一次接收所有的partition數據，效率比較高。
圖2-4 mapPartitions算子
比如，當要把RDD中的所有數據通過JDBC寫入數據，如果使用map算子，那麼需要對RDD中的每一個元素都創建一個數據庫連接，這樣對資源的消耗很大，如果使用mapPartitions算子，那麼針對一個分區的數據，只需要建立一個數據庫連接。
mapPartitions算子也存在一些缺點：對於普通的map操作，一次處理一條數據，如果在處理了2000條數據後內存不足，那麼可以將已經處理完的2000條數據從內存中垃圾回收掉；但是如果使用mapPartitions算子，但數據量非常大時，function一次處理一個分區的數據，如果一旦內存不足，此時無法回收內存，就可能會OOM，即內存溢出。
因此，mapPartitions算子適用於數據量不是特別大的時候，此時使用mapPartitions算子對性能的提升效果還是不錯的。（當數據量很大的時候，一旦使用mapPartitions算子，就會直接OOM）
在項目中，應該首先估算一下RDD的數據量、每個partition的數據量，以及分配給每個Executor的內存資源，如果資源允許，可以考慮使用mapPartitions算子代替map。
2 算子調優二：foreachPartition優化數據庫操作
在生產環境中，通常使用foreachPartition算子來完成數據庫的寫入，通過foreachPartition算子的特性，可以優化寫數據庫的性能。
如果使用foreach算子完成數據庫的操作，由於foreach算子是遍歷RDD的每條數據，因此，每條數據都會建立一個數據庫連接，這是對資源的極大浪費，因此，對於寫數據庫操作，我們應當使用foreachPartition算子。
與mapPartitions算子非常相似，foreachPartition是將RDD的每個分區作為遍歷對象，一次處理一個分區的數據，也就是說，如果涉及數據庫的相關操作，一個分區的數據只需要創建一次數據庫連接，如圖2-5所示：
圖2-5 foreachPartition算子
使用了foreachPartition算子後，可以獲得以下的性能提升：
- 對於我們寫的function函數，一次處理一整個分區的數據；
- 對於一個分區內的數據，創建唯一的數據庫連接；
- 只需要向數據庫發送一次SQL語句和多組參數；
在生產環境中，全部都會使用foreachPartition算子完成數據庫操作。foreachPartition算子存在一個問題，與mapPartitions算子類似，如果一個分區的數據量特別大，可能會造成OOM，即內存溢出。
3 算子調優三：filter與coalesce的配合使用
在Spark任務中我們經常會使用filter算子完成RDD中數據的過濾，在任務初始階段，從各個分區中加載到的數據量是相近的，但是一旦進過filter過濾後，每個分區的數據量有可能會存在較大差異，如圖2-6所示：
圖2-6 分區數據過濾結果
根據圖2-6我們可以發現兩個問題：
- 每個partition的數據量變小了，如果還按照之前與partition相等的task個數去處理當前數據，有點浪費task的計算資源；
- 每個partition的數據量不一樣，會導致後面的每個task處理每個partition數據的時候，每個task要處理的數據量不同，這很有可能導致數據傾斜問題。
如圖2-6所示，第二個分區的數據過濾後只剩100條，而第三個分區的數據過濾後剩下800條，在相同的處理邏輯下，第二個分區對應的task處理的數據量與第三個分區對應的task處理的數據量差距達到了8倍，這也會導致運行速度可能存在數倍的差距，這也就是數據傾斜問題。
針對上述的兩個問題，我們分別進行分析：
- 針對第一個問題，既然分區的數據量變小了，我們希望可以對分區數據進行重新分配，比如將原來4個分區的數據轉化到2個分區中，這樣只需要用後面的兩個task進行處理即可，避免了資源的浪費。
- 針對第二個問題，解決方法和第一個問題的解決方法非常相似，對分區數據重新分配，讓每個partition中的數據量差不多，這就避免了數據傾斜問題。
那麼具體應該如何實現上面的解決思路？我們需要coalesce算子。
repartition與coalesce都可以用來進行重分區，其中repartition只是coalesce接口中shuffle為true的簡易實現，coalesce默認情況下不進行shuffle，但是可以通過參數進行設置。
假設我們希望將原本的分區個數A通過重新分區變為B，那麼有以下幾種情況：
- A > B（多數分區合併為少數分區）
① A與B相差值不大（注：這裡的不大指比如100個分區到80個）
此時使用coalesce即可，無需shuffle過程。
② A與B相差值很大（注：這裡比如100個到2個）
此時可以使用coalesce並且不啟用shuffle過程，但是會導致合併過程性能低下，所以推薦設置coalesce的第二個參數為true，即啟動shuffle過程。
小結：若filter後每個分區間數據量差不多，總量減少，那麼用coalesce即可，但注意不能減到太小，否則會數據傾斜。若filter後分區間數據量差異很大，那麼就要重新shuffle了，用reparation，目的是打散數據重新均勻分佈到各個分區中。coalesce默認狀態下即便傳入的分區數值變大，真實分區數是不會增大的。
- A < B（少數分區分解為多數分區）
此時使用repartition即可，如果使用coalesce需要將shuffle設置為true，否則coalesce無效。
我們可以在filter操作之後，使用coalesce算子針對每個partition的數據量各不相同的情況，壓縮partition的數量，而且讓每個partition的數據量儘量均勻緊湊，以便於後面的task進行計算操作，在某種程度上能夠在一定程度上提升性能。
注意：local模式是進程內模擬集群運行，已經對並行度和分區數量有了一定的內部優化，因此不用去設置並行度和分區數量。
4 算子調優四：repartition 解決 SparkSQL 低並行度問題
在第一節的常規性能調優中我們講解了並行度的調節策略，但是，並行度的設置對於Spark SQL是不生效的，用戶設置的並行度只對於Spark SQL以外的所有Spark的stage生效。
Spark SQL的並行度不允許用戶自己指定，Spark SQL自己會默認根據hive表對應的HDFS文件的split個數自動設置Spark SQL所在的那個stage的並行度，用戶自己通spark.default.parallelism參數指定的並行度，只會在沒Spark SQL的stage中生效。
由於Spark SQL所在stage的並行度無法手動設置，如果數據量較大，並且此stage中後續的transformation操作有著複雜的業務邏輯，而Spark SQL自動設置的task數量很少，這就意味著每個task要處理為數不少的數據量，然後還要執行非常複雜的處理邏輯，這就可能表現為第一個有Spark SQL的stage速度很慢，而後續的沒有Spark SQL的stage運行速度非常快。
為了解決Spark SQL無法設置並行度和task數量的問題，我們可以使用repartition算子。
圖2-7 repartition算子使用前後對比圖
Spark SQL這一步的並行度和task數量肯定是沒有辦法去改變了，但是，對於Spark SQL查詢出來的RDD，立即使用repartition算子，去重新進行分區，這樣可以重新分區為多個partition，從repartition之後的RDD操作，由於不再涉及Spark SQL，因此stage的並行度就會等於你手動設置的值，這樣就避免了Spark SQL所在的stage只能用少量的task去處理大量數據並執行復雜的算法邏輯。使用repartition算子的前後對比如圖2-7所示。
5 算子調優五：reduceByKey本地聚合
reduceByKey相較於普通的shuffle操作一個顯著的特點就是會進行map端的本地聚合，map端會先對本地的數據進行combine操作，然後將數據寫入給下個stage的每個task創建的文件中，也就是在map端，對每一個key對應的value，執行reduceByKey算子函數。reduceByKey算子的執行過程如圖2-8所示：
圖2-8 reduceByKey算子執行過程
使用reduceByKey對性能的提升如下：
- 本地聚合後，在map端的數據量變少，減少了磁盤IO，也減少了對磁盤空間的佔用；
- 本地聚合後，下一個stage拉取的數據量變少，減少了網絡傳輸的數據量；
- 本地聚合後，在reduce端進行數據緩存的內存佔用減少；
- 本地聚合後，在reduce端進行聚合的數據量減少。
基於reduceByKey的本地聚合特徵，我們應該考慮使用reduceByKey代替其他的shuffle算子，例如groupByKey。reduceByKey與groupByKey的運行原理如圖2-9和圖2-10所示：
圖2-9 groupByKey原理
圖2-10 reduceByKey原理
根據上圖可知，groupByKey不會進行map端的聚合，而是將所有map端的數據shuffle到reduce端，然後在reduce端進行數據的聚合操作。由於reduceByKey有map端聚合的特性，使得網絡傳輸的數據量減小，因此效率要明顯高於groupByKey。
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