1. spark1.6以下的版本中execution和storage的内存是各自固定的，执行内存负责transform算子和shuffle算子，storage负责catch部分和广播变量的存储。通过以下两个参数改变它们的大小。

　　spark.shuffle.memoryFraction=0.2 spark.storage.memoryFraction=0.6

　　2. spark1.6以上的版本时使用联合内存机制，两者可以互相借用内存，但是如果执行内存不够时会强制回收storage借走的内存。

　　因此如果要进行大缓存任务时建议手动设置固定内存机制。

　　3. 1.6以上的版本还额外增加了堆外内存，调用persist方法时指定StorageLevel.OFF_HEAP参数，配合分布式内存文件系统Tachyon将需要缓存很久的数据存放到堆外内存，大幅降低full GC的发生频率。

　　. 使用repartition增加分区数量，降低每个task的大小

　　4. 当合并分区的数据量过大时，可以使用repartition并手动指定使用shuffle来进行带shuffle的合并操作，可以在合并前先进行一次聚合。

　　5. 使用shuffle算子时指定分区数量或指定自定义分区器避免数据倾斜

　　6. 当某个数据重复很多时，尽量用一个对象来代表这些数据，可以是string，也可以是带计数器的map。

　　7. 使用mapPartition代替map可以提升效率，但要注意内存紧缺时不能使用。

　　8. map端join：当join小表时，可以先用collect将数据收集到driver端，然后用广播变量的方式发送到各个节点上，避免丝瓜视频官方 的迁移。

　　9. 可以使用map端reduce的方式进一步减少网络IO。调用combineByKey算子。

　　10. 内存不足时使用rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)，直接缓存到磁盘。

　　11. spark集群节点应该覆盖hbase，因为spark读取hbase时是按region读取，在同一个节点上可以避免大量数据迁移

　　12. 参数设置： spark.driver.memory (default:1G) 设置driver端内存 spark.rdd.compress设置压缩内存的rdd数据，减少内存的占用，但是增加CPU负担 spark.serializer设置默认kyro spark.memory.storageFraction设置storage在内存中的比例，根据缓存的大小决定spark.locality.wait设置等待任务的等待时间，如果某个任务等待数据到达的时间超过该时间，就会被下调优先级spark.speculation设置空闲节点是否执行某个长时间未结束的task，有点类似hive的预测执行，建议开启。

　　总结 减少GC：增加计算用的内存;把频繁使用的大缓存缓存到堆外内存;使用计数器存储重复的数据 增加并行度：shuffle时指定分区数量、repartition增加分区(可用线程的2-3倍)、减小分区可以指定带shuffle的repartition进行局部聚合 减少shuffle：使用指定的分区器进行分区，使得相同的key都处于同一分区中(主要用在数据清洗时按自定义分区器存储数据)

　　map端join：先读取小表到driver端存成广播变量，再读取大表使用广播变量进行join map端reduce：使用combineByKey算子

　　指定persist : 内存不足时用persisit指定缓存磁盘来代替catch

　　参数调优：设置压缩RDD(节约内存,加重CPU)、设置kyro序列化、延长下调本地化级别的等待时间、开启预测执行等等

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