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.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JoinHints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/DataFrameCache，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？

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