“Spark legirls”可能是一个误解或特定上下文中的术语，因为在我所知的范围内，并没有直接与Spark性能调优相关的“Legirls”项目或特定应用。不过，我可以为你提供一些通用的Spark性能调优建议，这些建议可以应用于大多数Spark应用程序。具体如下：
资源参数调优
- num-executors：设置合适的executor数量，以充分利用集群资源。通常建议每个executor进程的内存设置在4g~8g之间，具体数值根据集群配置和任务需求调整。
- executor-memory：每个executor的内存大小，影响任务执行效率和内存溢出风险。
- executor-cores：每个executor的CPU核心数量，决定了并发处理能力。
- driver-memory：driver进程的内存大小，虽然影响相对较小，但合理设置有助于提升整体性能。
- spark.default.parallelism：控制Spark作业中默认的并行度，影响任务分配和调度。
- spark.storage.memoryFraction：控制Spark在内存中存储数据的百分比，影响数据缓存和Shuffle操作。
代码重构调优
- 避免创建重复的RDD：确保对同一数据的处理只创建一次RDD。
- 复用RDD：通过缓存或持久化策略复用频繁使用的RDD，减少计算开销。
- 优化算子使用：避免使用导致大量数据移动的算子，如
reduceByKey、join等，尽量使用mapPartitions等更高效的算子。
- 广播大变量：对于算子函数中频繁使用的外部变量，使用Spark的广播功能可以显著提升性能。
- 使用Kryo序列化：相比Java默认序列化，Kryo序列化更快、更紧凑。
数据倾斜调优
- 使用Hive ETL预处理数据：通过预处理解决数据分布不均的问题。
- 过滤少数导致倾斜的key：减少数据倾斜的影响范围。
- 提高shuffle操作的并行度：通过增加shuffle task的数量来分散负载。
Shuffle调优
- 增加shuffle read task的数量：提高并行处理能力。
- 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作：优化数据重分和排序过程。
监控和分析
- 使用Spark UI和其他监控工具分析作业执行情况，识别性能瓶颈。
通过上述方法，可以有效地对Spark作业进行性能调优，提高资源利用率和任务执行效率。需要注意的是，性能调优是一个持续的过程，需要根据具体的应用场景和工作负载进行调整和优化。
