有很多地方都可以學呀，深圳。武漢。北京等地方都有大資料培訓的，之前我有個朋友在光環國際學的，那裡還挺好的，現在都已經上班了。

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Spark效能最佳化的頭一步，就是要在開發Spark作業的過程中注意和應用一些效能最佳化的基本原則。開發調優，就是要讓大家瞭解以下一些Spark基本開發原則，包括：RDD lineage設計、運算元的合理使用、特殊操作的最佳化等。在開發過程中，時時刻刻都應該注意以上原則，並將這些原則根據具體的業務以及實際的應用場景，靈活地運用到自己的Spark作業中。

原則一：避免建立重複的RDD

通常來說，我們在開發一個Spark作業時，首先是基於某個資料來源(比如Hive表或HDFS檔案)建立一個初始的RDD;接著對這個RDD執行某個運算元操作，然後得到下一個RDD;以此類推，迴圈往復，直到計算出我們需要的結果。在這個過程中，多個RDD會透過不同的運算元操作(比如map、reduce等)串起來，這個“RDD串”，就是RDD lineage，也就是“RDD的血緣關係鏈”。

我們在開發過程中要注意：對於同一份資料，只應該建立一個RDD，不能建立多個RDD來代表同一份資料。

原則二：儘可能複用同一個RDD

除了要避免在開發過程中對一份完全相同的資料建立多個RDD之外，在對不同的資料執行運算元操作時還要儘可能地複用一個RDD，這樣可以儘可能地減少RDD的數量，從而儘可能減少運算元執行的次數。

原則三：對多次使用的RDD進行持久化

當你在Spark程式碼中多次對一個RDD做了運算元操作後，恭喜，你已經實現Spark作業頭一步的優化了，也就是儘可能複用RDD。此時就該在這個基礎之上，進行第二步優化了，也就是要確保對一個RDD執行多次運算元操作時，這個RDD本身僅僅被計算一次。

Spark中對於一個RDD執行多次運算元的預設原理是這樣的：每次你對一個RDD執行一個運算元操作時，都會重新從源頭處計算一遍，計算出那個RDD來，然後再對這個RDD執行你的運算元操作。這種方式的效能是很差的。因此對於這種情況，我們的建議是：對多次使用的RDD進行持久化。

原則四：儘量避免使用shuffle類運算元

如果有可能的話，要儘量避免使用shuffle類運算元。因為Spark作業執行過程中，消耗效能的地方就是shuffle過程。shuffle過程，簡單來說，就是將分佈在叢集中多個節點上的同一個key，拉取到同一個節點上，進行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等運算元，都會觸發shuffle操作。

原則五：使用map-side預聚合的shuffle操作

如果因為業務需要，一定要使用shuffle操作，無法用map類的運算元來替代，那麼儘量使用可以map-side預聚合的運算元。

原則六：廣播大變數

有時在開發過程中，會遇到需要在運算元函式中使用外部變數的場景(尤其是大變數，比如100M以上的大集合)，那麼此時就應該使用Spark的廣播(Broadcast)功能來提升效能。

以上就是千鋒深圳大資料培訓學校老師的經驗總結，希望每一位同學都能在大資料技術上精益求精！

“BIG DATE”大資料 爆發的今天，還有很多人不知道大資料是什麼?只知道它在不停收集我們的資訊、習慣，但是不知道怎麼操作?知道這是一個高薪行業，但是不知道怎麼學?

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