1，数据序列化
数据格式会占用很大的空间，计算的时候也会有很大的影响。
spark提供了两种序列化方式：
1，Java serialization：默认的，java序列化是灵活的，但是比较慢的
2，Kryo serialization: Kryo 序列化是比java序列化更快，更紧凑的，但是不支持所有的序列化类型。使用的时候的在job添加conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")。将自己的类注册kryo序列化操作conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1],classOf[MyClass2]))valsc=newSparkContext(conf)
RDD持久化的时候优先使用MEMORY_ONLY_SER，推荐使用kryo，序列化可以节省空间，但是访问rdd的时候需要反序列化要消耗一部分时间。
2，内存调整
java读取数据会比原始数据多消耗2-5倍的空间。这是因为：
1，每个java对象会有个“object header”，占用了16 bytes，包含一个指针指向它的类。比如说它只有一个很小的int类型数据，object header可能比数据还大。
2，java字符串有40字节的开销在原字符串数据（因为他们存储在一个字符数组保存额外的数据长度等），并存储每个字符的UTF-16编码字符串的内部使用两个字节。因此，一个10字符串可以很容易地消耗60字节。
3，常见的集合类，如HASMAP和LIKEDLIST，使用链接的数据结构，其中每个条目都有一个“包装器”对象（例如MAP.WITH）。这个对象不仅有一个报头，而且还有指针（通常是每个字节8个）到列表中的下一个对象。
spark使用大内存是在这两种情况下：执行和存储。执行的时候在做shuffles, joins, sorts and aggregations这些计算。存储涉及数据缓存，集群间传递数据。计算和缓存用的是同一个内存区域，
spark.memory.fraction 默认0.6 ，60%保存jvm堆，40%保存数据结构，元数据
spark.memory.storageFraction 默认0.5 ，50%用来缓存数据
可以根据计算时的情况调整参数
shuffle相关参数调优
以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。
默认值：32k
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
默认值：48m
参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
默认值：3
参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
默认值：5s
参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
默认值：0.2
参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。
默认值：sort
参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
默认值：200
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
spark.shuffle.consolidateFiles
默认值：false
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。
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