Spark算法优化资源主要涉及以下几个方面：
num-executors、executor-memory和executor-cores参数，以确保资源充分利用。spark.default.parallelism和spark.storage.memoryFraction参数来优化任务的并行度和内存使用。repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作来优化。spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer来启用。reduceByKey、join等，以减少性能开销。persist或cache)可以避免重复计算。通过上述方法，可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。
