在写 Spark 的应用时，应该尽量避免这两种情况：
1，几个功能明明可以在一个算子操作中完成，为了代码清晰，把这个算子拆分成多个算子进行操作。这种操作往往会增加很多的性能开销。
2，出现公用的 RDD 时候不做持久化操作，比如：
RDD复用
RDD2 是会被复用的 RDD，默认情况下，第一次使用 RDD2 生成 RDD3 时候会走一遍 HDFS -> RDD1 -> RDD2
然后用 RDD2 生成 RDD4 的时候，还会走一遍 HDFS -> RDD1 -> RDD2
这样就造成了重复计算。
针对上述的两种情况我们应该这样做：
1，能够在一个算子中操作完成的功能不用拆分到多个算子中去操作；
2，在要复用 RDD 的时候一定要对复用的那个 RDD 做持久化操作。
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本文标题：Spark 性能优化：重构 RDD 及 RDD 持久化
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