引言：在多台机器上分布数据以及处理数据是Spark的核心能力，即我们所说的大规模的数据集处理。为了充分利用Spark特性，应该考虑一些调优技术。本文每一小节都是关于调优技术的，并给出了如何实现调优的必要步骤。
本文选自《Spark GraphX实战》。

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1 用缓存和持久化来加速 Spark

我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 ：转换函数包含在 RDD 链中，但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程，执行分布式运算，返回运算结果。要是在 同一 RDD 上重复调用 action 会发生什么？

RDD 持久化

一般 RDD 不会保留运算结果，如果再次调用 action 函数，整个 RDD 链会重新 运算。有些情况下这不会有问题，但是对于许多机器学习任务和图处理任务，这就 是很大的问题了。通常需要多次迭代的算法，在同一个 RDD 上执行很多次，反复 地重新加载数据和重新计算会导致时间浪费。更糟糕的是，这些算法通常需要很长 的 RDD 链。
　　看来我们需要另一种方式来充分利用集群可用内存来保存 RDD 的运算结果。 这就是 Spark 缓存（缓存也是 Spark 支持的一种持久化类型）。
　　要在内存中缓存一个 RDD，可以调用 RDD 对象的 cache 函数。以下在 spark- shell 中执行的代码，会计算文件的总行数，输出文件内容 ：

val filename = "..."val rdd1 = sc.textFile(filename).cacherdd1.countrdd1.collect

如果不调用 cache 函数，当 count 和 collect 这两个 action 函数被调用时， 会导致执行从存储系统中读文件两次。调用了 cache 函数，第一个 action 函数（count 函数）会把它的运算结果保留在内存中，在执行第二个 action 函数（collection 函数）时，会直接在使用缓存的数据上继续运算，而不需要重新计算整个 RDD 链。 即使通过转换缓存的 RDD，生成新的 RDD，缓存的数据仍然可用。下面的代码会找出所有的注释行（以 # 开始的行数据）。

val rdd2 =rdd1.filter(_.startsWith("#"))
rdd2.collect

因为 rdd2 源于已缓存的 rdd1，rdd1 已经把它的运算结果缓存在内存中了， 所以 rdd2 也就不需要重新从存储系统中读取数据。

注意：cache 方法作为一个标志表示 RDD 应当缓存，但并不是立即缓存。 缓存发生在当前 RDD 在下一次要被计算的时候。

持久化等级

如上所述，缓存是其中一种持久化类型。下表列出了 Spark 支持的所有持久 化等级。
　　　　　　　　
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本文标题：揭秘Spark应用性能调优
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