Spark的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据量一般都很大，要不然也没有必要在集群上操纵这么一个大家伙，等等。事实上，我们都知道没有银弹，但是每一种性能优化场景都有一些特定的“大boss”，通常抓住和解决大boss以后，能解决其中一大部分问题。比如对于portal来说，是页面静态化，对于web service来说，是高并发（当然，这两种可以说并不确切，这只是针对我参与的项目总结的经验而已），而对于Spark来说，这个大boss就是shuffle。

    在做Shuffle阶段的优化过程中，遇到了数据倾斜的问题，造成了对一些情况下优化效果不明显。主要是因为在Job完成后的所得到的Counters是整个Job的总和，优化是基于这些Counters得出的平均值，而由于数据倾斜的原因造成map处理数据量的差异过大，使得这些平均值能代表的价值降低。Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。规避错误来更好的运行比解决错误更高效。在查看了一些资料后，总结如下。 1数据倾斜的原因 1.1操作： 关键词 情形 后果 Join 其中一个表较小， 但是key集中 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值 大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 这些空值都由一个reduce处理，灰常慢 group by group by