Spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行优化，具体如下：

• 平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式，如parquet。
• 应用程序层面的调优：过滤操作符的优化，即降低过多的小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等。
• JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等。