这年代，做数据的，没人不知道 Spark 是什么吧。
作为最火的大数据计算引擎，现在基本上是
各互联网大厂的标配了。
比如，字节跳动基于 Spark 构建的数据仓库，服务了几乎所有的产品线，包括抖音、今日头条、西瓜视频等。再比如，百度基于 Spark 推出 BigSQL，为海量用户提供次秒级的即席查询。可以说，
在海量数据处理上，Spark 的角色至关重要。
想到我刚刚接触 Spark 那会儿，真心佩服它的开发效率，是真高啊！MapReduce 上千行代码才能实现的业务功能，Spark 几十行代码就搞定了。
现在就更牛了，去年 6 月，Spark 直接从 2.4 直接升级到了3.0，最大的亮点就在于
性能优化
，它添加了诸如自适应查询执行（AQE）、动态分区剪裁（DPP）、扩展的 Join Hints 等新特性。这估计会让 Spark
在未来 5 到 10 年继续雄霸大数据生态圈。
就目前来说，Spark 有海量批处理、实时流计算、图计算、数据分析和机器学习这 5 大应用场景，不论你打算朝哪个方向深入，
「性能调优」
都是必须要跨越的一步。
原因很简单，
对于这 5 大场景来说，提高执行性能是刚需。
想要精通 Spark，就得拿下“性能调优”这把万能钥匙。
很多开发者都意识到这一点，但难就难在，市面上关于 Spark 性能调优的资料，大都不系统，只是在讲一些常规的调优技巧和方法。而对于一些大神分享的调优手段，只是
“照葫芦画瓢”
做出来的东西，也总是达不到预期的效果，比如：
-
明明都是内存计算，为什么我用了 RDD/DataFrame Cache，性能反而更差了？
-
网上吹得神乎其神的调优手段，为啥到了我这就不好使呢？
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并行度设置得也不低，为啥我的 CPU 利用率还是上不去？
-
节点内存几乎全都划给 Spark 用了，为啥我的应用还是 OOM？
这些问题看似简单，但真不是一两句话就能说得清的。
这需要我们深入Spark的核心原理，不断去尝试每一个API、算子，设置不同的配置参数，最终找出最佳的排列组合。
说到底，还是需要更多的学习案例与实操。我最近关注到 FreeWheel 机器学习团队负责人吴磊，总结了出一套关于
「性能调优的方法论」
。挺戳中我的，分享给大家👇
按图索骥开展性能调优
这张图来自吴磊的极客时间专栏
《Spark 性能调优实战》
，刚刚上线，不仅深入浅出的讲了 Spark 核心原理，还全面解析 Spark SQL 性能调优，总结了一份应用开发、配置项设置实操指南，真心实用。
最吸引我的是实操，专栏以
「北京市汽油车摇号」数据为例，
手把手带你实现一个分布式应用。一句话总结，就是能让你一站式加速 Spark 作业执行性能，是不是很牛。
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早鸟 + 口令「
Spark6666
」
立省 ¥30，到手仅
¥69
作者是吴磊，现任 Comcast Freewheel 机器学习团队负责人，主要负责计算广告业务中机器学习应用的实践、落地与推广。之前也任职于 IBM、联想研究院、新浪微博，可以说具备丰富的数据库、数据仓库、大数据开发与调优经验了。
早之前听说过他，研究 Spark 是下了功夫的，而且做事儿有股
“较真儿”
的风格，看他上面总结的方法论图就知道，是个严谨、认真的人，跟着这样有实践、有理论，懂实现细节的大佬学习，错不了。
Spark 怎么能“学得快，还学得好”？
跟着大佬，能又快又好的学，那就是省“时间”，找到捷径、赚到了，目前专栏 3 个部分的内容，干货不少：
Spark 的原理非常多，但专栏聚焦于那些与性能调优息息相关的核心概念，
包括RDD、DAG、调度系统、存储系统和内存管理
。而且用的是最贴切的故事和类比、最少的篇幅，让你在最短的时间内掌握其核心原理，为后续的性能调优打下坚实的基础。
一部分是讲解性能调优的通用技巧，包括应用开发的基本原则、配置项的设置、 Shuffle 的优化、资源利用率的提升。另一部分会专注于数据分析领域，借助 Spark内置优化如 Tungsten、AQE 和典型场景如数据关联，和你聊聊 Spark SQL 中的调优方法和技巧。
专栏以 2011 - 2019 的《北京市汽油车摇号》数据为例，
手把手教你打造一个分布式应用，带你从不同角度洞察汽油车摇号的趋势和走向。
我相信，通过这个实战案例，你对性能调优技巧和思路的把控肯定会有一个“质的飞跃”。
除此之外，听说吴磊还会不定期地针对热点话题加餐，比如和 Flink、Presto 相比，Spark 有哪些优势，再比如 Spark 的一些
新特性
，以及业界对于 Spark 的新探索。这也能帮助我们更好地面对变化，把握先机。
