Spark算法可以通过多种方式进行代码优化，以提高性能和效率。以下是一些关键的优化技巧：
df.write.partitionBy("year", "month").parquet("path/to/partitioned_data")。cache()方法缓存频繁访问的数据，例如：userDF.cache()。persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)将数据持久化到内存或磁盘，以便快速访问。broadcast函数将小表广播到每个节点，减少Shuffle操作，提高Join性能。例如：val smallDF = spark.read.parquet("path/to/small_data")。spark.sql.shuffle.partitions来控制Shuffle后的数据分布。num-executors、executor-memory和executor-cores，以确保资源充分利用。spark.default.parallelism和spark.sql.shuffle.partitions来优化任务的并行度。通过上述优化技巧，可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。
