spark优化总结
一、注意join的使用，若是有较小的表可考虑使用广播的方式实现mapjoin，相似MR/HIVE。广播变量是一个executor一份副本java 二、注意数据倾斜的问题，这个问题在分布式shuffle操做时都有可能出现，常见几个场景：缓存 join操做空值量不少时使用随机值 cout(distinct)操做，拆分红group by 再count 对数据采样抽取出倾斜的key，单独处理，最后作uni
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