optimization & error -02

• shuffle磁盘IO时间长

设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘的IO速度快的磁盘，通过增加IO来优化shuffle性能

• map|reduce数量大，造成shuffle小文件数目多

spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目

•  collect输出大量结果时速度慢

collect源码中是把所有的结果以一个Array的方式放在内存中，可以直接输出到分布式的文件系统，然后查看文件系统中的内容

• Worker上的executor执行缓慢

设置spark.speculation=true 把那些持续慢的节点去掉

• streaming的吞吐量

spark.streaming.concurrentJobs

• streaming任务延迟、阻塞

job启动interval时间间隔太短了，导致每次job在指定时间无法正常执行完成，换句话说就是创建的windows窗口时间间隔太密集了