（转载 http://book.51cto.com/art/201409/453045.htm）
问题1：reduce task数目不合适
Application isn’t using all of the Cores: How to set the Cores used by a Spark App
解决方式：
需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。数量太大，造成很多小任务，增加启动任务的开销；数目太少，任务运行缓慢
spark-env.sh里设置spark.deploy.defaultCores
或
spark.cores.max
问题2：shuffle磁盘IO时间长
解决方式：
设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘为IO速度快的磁盘，通过增加IO来优化shuffle性能；
问题3：map|reduce数量大，造成shuffle小文件数目多
解决方式：
默认情况下shuffle文件数目为map tasks * reduce tasks
通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目；
问题4：序列化时间长、结果大
解决方式：
Spark默认使.用JDK.自带的ObjectOutputStream，这种方式产生的结果大、CPU处理时间长，可以通过设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。
另外如果结果已经很大，可以使用广播变量；
问题5：单条记录消耗大
解决方式：
使用mapPartition替换map，mapPartition是对每个Partition进行计算，而map是对partition中的每条记录进行计算；
问题6 : collect输出大量结果时速度慢
解决方式：
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?文件系统，然后查看文件系统中的内容；
问题7: 任务执行速度倾斜
解决方式：
如果是数据倾斜，一般是partition key取的不好，可以考虑其它的并行处理方式 ，并在中间加上aggregation操作；
如果是Worker倾斜，例如在某些worker上的executor执行缓慢，可以通过设置spark.speculation=true 把那些持续慢的节点去掉；
问题9: 通过多步骤的RDD操作后有很多空任务或者小任务产生
解决方式：
使用coalesce或repartition去减少RDD中partition数量；
问题10：Spark Streaming吞吐量不高
解决方式：
可以设置spark.streaming.concurrentJobs
问题11、Spark Executor OOM: How to set Memory Parameters on Spark
OOM是内存里堆的东西太多了
1、增加job的并行度，即增加job的partition数量，把大数据集切分成更小的数据，可以减少一次性load到内存中的数据量。InputFomart， getSplit来确定。
2、spark.storage.memoryFraction
管理executor中RDD和运行任务时的内存比例，如果shuffle比较小，只需要一点点shuffle memory，那么就调大这个比例。默认是0.6。不能比老年代还要大。大了就是浪费。
3、spark.executor.memory如果还是不行，那么就要加Executor的内存了，改完executor内存后，这个需要重启。
5、Class Not Found: Classpath Issues
问题1、缺少jar，不在classpath里。
问题2、jar包冲突，同一个jar不同版本。
解决1：
将所有依赖jar都打入到一个fatJar包里，然后手动设置依赖到指定每台机器的DIR。
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setJars(Seq(System.getProperty("user.dir") + "/target/scala-2.10/sparktest.jar"))
解决2：
把所需要的依赖jar包都放到default classpath里，分发到各个worker node上。