本文要解决的问题：

Spark在使用过程中不可避免的需要进行一系列的性能优化，本文就Spark性能调优的基础部分进行总结和归纳（开发调优和资源调优），参考了不少前辈的文章，在此非常感谢。

目的

在大数据的领域，Spark已经成为了不可或缺的一部分，被越来越多的人使用。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、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，应用范围与前景非常广泛。大家采用Spark的目的，主要是为了使大数据处理任务速度更快，效率更高。

不过对于任务的处理，Spark虽然本身已经做得非常不错了，但是如果能够对Spark的作业进行合理的调优，那么Spark作业的执行速度可能会更快。因此，通过一系列的调优，能够更好的体现出Spark作为一种快速大数据处理框架的优势。

Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。需要根据不同的业务场景以及数据

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