一、MapPartitions提升Map類型操作性能
Spark中，每個task處理一個RDD的partition。
①MapPartitions的優點
如果是普通的map，比如一個partition中有一萬條數據，那麼function需要執行和計算一萬次。如果使用了MapPartitions，一個task只執行一次function，function一次接受所有的partition數據。只要執行一次就可以了，性能比較高。
②MapPartitions的缺點
當數據量很大的情況下，比如有一千萬條數據。如果使用普通的map，一次只處理一條數據，在處理的過程中，如果內存不足，則會將處理完的數據從內存中垃圾回收掉，或者使用其他方法，清理出內存，程序可以正常運行。如果是MapPartitions操作，一次需要讀入所有的數據，內存不足的話也無法騰出空間，會導致內存溢出。
③適用場景
數據量不是很大的時候，內存足夠存放一次function操作所需的所有數據。
二、filter之後使用coalesce減少分區數量
①filter只有可能會產生的後果
- 每個partition數據量變少了，但是在後面進行處理的時候，還是要跟partition數量一樣的task來進行處理，造成task資源的浪費。
- 每個partition的數據量不一樣，會導致後面的每個task處理每個partition的時候，每個task要處理的數據量就不一樣，造成數據的傾斜。
②解決方案
- 針對第一個問題，因爲數據量變少了，那麼partition其實也可以相應地變少，可以考慮進行partition的壓縮。
- 針對第二個問題，解決方案和第一個問題一樣，也可以考慮partition的壓縮，儘量讓每個partition的數據量差不多。這樣，後面的task需要處理的數據量就差不多，處理速度差不多，避免數據傾斜帶來的問題。
③實現
在代碼中，filter算子後面添加.coalesce(numPartitions)，比如：
RDD.filter(XXXXXXXXXXXXXXX).coalesce(100);
三、repartition解決Spark SQL低並行度的性能問題
①問題描述
通過spark.default.parallelism設置的並行度，對Spark SQL操作不生效，Spark SQL依然使用自身默認的並行度。這種情況下，可能我們的環境中可以使用的cpu core數量爲200，手動設置的並行度爲600。但是，Spark SQL操作執行後生成的task數量爲10，那麼後續的所有操作，並行度都是10，而不是我們設置的600,。這樣，就會對後續的操作帶來性能上的問題。
②解決方案
對Spark SQL操作產生的partition，使用reparation操作，設置並行度。
③代碼示例
xxxRDD.repartition(numPartitions);
四、foreachPartition優化寫數據庫性能
①問題描述
默認的foreach性能有很大的缺陷：
- 對於每條數據，task都要單獨執行一次function
- 每次執行function的時候，都需要發送SQL語句往數據庫寫數據，需要創建和銷燬數據庫連接，而數據庫的創建和連接對資源的消耗很大。即使使用數據庫連接池，也只是創建有限個數據庫連接，很難滿足實際需求。
以上兩點，多次數據庫連接和多次發送SQL語句，非常消耗資源，影響性能。
②使用foreachPartition的好處
在function函數中，對一個partition的數據進行批量處理，只調用一次function函數，一次傳入partition中的所有數據。這樣，數據庫連接只需要創建一次，想數據庫發送一次SQL語句，只是需要傳入多組參數即可。
③foreachPartition的缺陷
如果一個partition的數據量特別大，比如達到上百萬條，一次性傳入，可能會造成OOM內存溢出。
所以，foreachPartition的適用環境還需要在現實的生產環境中慢慢調試。
五、reduceByKey本地聚合
相比較於普通的shuffle，reduceByKey會對map端的數據進行本地聚合。也就是說，map端給下一個stage的每個task創建的輸出文件，在寫數據之前，會對數據進行一次本地聚合combiner操作。
好處在於：
- 在本地進行聚合以後，在map端的數據量就會變少，減少磁盤IO，減少磁盤空間的佔用。
- 下一個stage的task，在拉取數據的時候，數據量減少，減少網絡傳輸的性能消耗。
- reduce端拉取的數據減少，需要進行聚合的數據減少，需要的緩存也減少。