高性能Spark作业基础：调优准则及建议

在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批解决、SQL类解决、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应使用范围与前景非常广泛。

然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。假如没有对Spark作业进行正当的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全表现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因而，想要使用好Spark，就必需对其进行正当的性能优化。

Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数即可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，而后进行多个方面的调节和优化，才能取得最佳性能。