在利用Spark處理數據時，如果數據量不大，那麼Spark的默認配置基本就能滿足實際的業務場景。但是當數據量大的時候，就需要做一定的參數配置調整和優化，以保證業務的安全、穩定的運行。並且在實際優化中，要考慮不同的場景，採取不同的優化策略。
1.合理設置微批處理時間
在SparkSreaming流式處理中，合理的設置微批處理時間（batchDuration）是非常有必要的。
如果batchDuration設置過短，會導致SparkStreaming頻繁提交job。如果每個batchDuration所產生的job不能在這個時間內完成處理，就會造成job不斷堆積，最終導致SparkStreaming發生阻塞，甚至程序宕掉。
需要根據不同的應用場景和硬件配置等確定，可以根據SparkStreaming的可視化監控界面，觀察Total Delay等指標來進行batchDuration的調整。
2.控制消費的最大速率
比如SparkStreaming和Kafka集成，採用direct模式時，需要設置參數spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition以控制每個Kafka分區最大消費數。該參數默認沒有上線，即Kafka當中有多少數據它就會直接全部拉出。
但在實際使用中，需要根據生產者寫入Kafka的速率以及消費者本身處理數據的速度綜合考慮。
同時還需要結合上面的batchDuration，使得每個partition拉取的數據，要在每個batchDuration期間順利處理完畢，做到儘可能高的吞吐量，該參數的調整需參考可視化監控界面中的Input Rate和Processing Time。
3.緩存反覆使用的"數據集"
Spark中的RDD和SparkStreaming中的DStream，如果被反覆的使用，最好利用cache或者persist算子，將"數據集"緩存起來，防止過度的調度資源造成的不必要的開銷。
4.合理的設置GC
JVM垃圾回收是非常消耗性能和時間的，尤其是stop world、full gc非常影響程序的正常運行。
關於JVM和參數配置，建議研讀《JVM內存管理和垃圾回收》、《JVM垃圾回收器、內存分配與回收策略》、《內存洩漏、內存溢出和堆外內存，JVM優化配置參數》。
5.合理設置CPU
每個executor可以佔用一個或多個core，可以通過觀察CPU的使用率變化來了解計算資源的使用情況。
要避免CPU的使用浪費，比如一個executor佔用多個core，但是總的CPU利用率卻不高。此時建議讓每個executor佔用相對之前較少的core，同時worker下面增加更多的executor進程來增加並行執行的executor數量，從而提高CPU利用率。同時要考慮內存消耗，畢竟一臺機器運行的executor越多，每個executor的內存就越小，容易產生OOM。
6.使用Kryo進行序列化和反序列化
Spark默認使用Java的序列化機制，但這種Java原生的序列化機制性能卻比Kryo差很多。使用Kryo需要進行設置：
//設置序列化器為KryoSerializer
SparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
//註冊要序列化的自定義類型
SparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[CustomClass1],classOf[CustomClass2]))7.使用高性能的算子
1）使用reduceByKey、aggregateByKey替代groupByKey
2）filter之後進行coalesce操作
3）使用repartitionAndSortWithinPartition
替代repartition與sort操作
4）使用mapPartition替代map
5）使用foreachPartition替代foreach
要結合實際使用場景，進行算子的替代優化。
除了上述常用調優策略，還有合理設置Spark並行度，比如參數spark.default.parallelism的設置等，所有這些都要求對Spark內核原理有深入理解，這裡不再一一闡述。
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