在Ubuntu上优化Spark作业的性能涉及多个方面，包括硬件配置、资源分配、代码优化等。以下是一些建议的调优策略：
--num-executors、--executor-memory和--executor-cores等参数来控制Spark作业的并发度和资源分配。--conf spark.default.parallelism参数来控制并行度。cache()或persist()方法将其缓存到内存中，从而提高性能。serializer代替Java序列化可以减小数据传输开销。spark.sql.shuffle.partitions、spark.locality.wait等，以优化性能。--conf spark.dynamicAllocation.enabled参数，可以让Spark根据作业的运行情况自动调整资源分配。请注意，每个Spark作业都有其独特性，因此在进行调优时，建议结合具体任务和硬件环境进行测试和调整。
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