一、对多次使用的RDD进行持久化
如何选择一种最合适的持久化策略？
默认情况下，性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足够大， 可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作，就避 免了这部分的性能开销;对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作 ，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高;而且不需要复制一份数据副本，并远程传 送到其他节点上。但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种 策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时(比如几十亿)，直接用这种持久化 级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。
如果使用MEMORY_ONLY级别时发生了内存溢出，那么建议尝试使用 MEMORY_ONLY_SER级别。该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个 partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。这种级别 比MEMORY_ONLY多出来的性能开销，主要就是序列化与反序列化的开销。但是后续算 子可以基于纯内存进行操作，因此性能总体还是比较高的。此外，可能发生的问题同上， 如果RDD中的数据量过多的话，还是可能会导致OOM内存溢出的异常。
如果纯内存的级别都无法使用，那么建议使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，而不是 MEMORY_AND_DISK策略。因为既然到了这一步，就说明RDD的数据量很大，内存无法完全放下。序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。
通常不建议使用DISK_ONLY和后缀为_2的级别:因为完全基于磁盘文件进行数据的读写 ，会导致性能急剧降低，有时还不如重新计算一次所有RDD。后缀为_2的级别，必须将 所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性 能开销，除非是要求作业的高可用性，否则不建议使用。
二、广播大变量
开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景(尤其是大变量，比如 100M以上的大集合)，那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast)功能来提 升性能
函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络 传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话(比如 100M，甚至1G)，那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节 点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC（垃圾回收），都会极大地影响性能
如果使用的外部变量比较大，建议使用Spark的广播功能，对该变量进行广播。广播 后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的 task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本 的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低 GC的频率
广播大变量发送方式:Executor一开始并没有广播变量，而是task运行需要用到广 播变量，会找executor的blockManager要，bloackManager找Driver里面的 blockManagerMaster要。
三、使用Kryo优化序列化性能
在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化:
在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输
将自定义的类型作为RDD的泛型类型时(比如JavaRDD，SXT是自定义类型)，所有自 定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现 Serializable接口。
使用可序列化的持久化策略时(比如MEMORY_ONLY_SER)，Spark会将RDD中的每个 partition都序列化成一个大的字节数组。
Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快 ，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。所以Kryo序列化优化以后，可 以让网络传输的数据变少;在集群中耗费的内存资源大大减少。
对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和 反序列化的性能。
Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是 ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同 时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。
官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。Spark之所以默认没有 使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类 型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦
四、优化数据结构
Java中，有三种类型比较耗费内存:
对象，每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息，因此比较占用内存空间。
字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息。 集合类型，比如HashMap、LinkedList等，因为集合类型内部通常会使用一些内部类来 封装集合元素，比如Map.Entry。
因此Spark官方建议，在Spark编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽 量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型(比如 Int、Long)替代字符串，使用数组替代集合类型，这样尽可能地减少内存占用 ，从而降低GC频率，提升性能。