1，如果写sql语句能实现的操作，最好就不要用dataframe了；spark会自己做优化，性能和稳定性都会比较高

2，中间过程存成parquet文件而不是HIVE表

3，能用reduceByKey就不要用groupByKey

4，在数据量很大或者存在倾斜的时候，可以考虑先repartition后在forEachPartition操作

5，将dataframe注册成临时表的代价很小

6，在spark内做一些output操作时，最好在forEachPartition内操作；比如每个partition内批量写Hbase或者elastic search

7，Hbase还是很脆弱的，批量写入时，尽量控制写入的速度

8，序列化可以使用json或者kyro；前者比较好理解，后者性能更好

9，批量读取HBase时，使用newAPIHadoopRdd比较高效

10，不要用流的思维写批处理程序

11，不要乱用cache，除非后续会多次重复使用

12，Hbase内rowkey最好不要设计成列不固定的形式

13，Hbase内rowkey设计成json的形式还是蛮好使的

14，一些中间的数据结构可以选择存在redis内，而不是存在Hbase内反复读写

15，多使用sparkUI进行分析，可能改几个配置，性能就上去了，Bug就解决了

16，写代码时，留一些基于用户的打印信息，方便后续测试；

17，测试的一些套路：用local模式在driver上看输出、在sparkUi上看executor的log或者自己做单机测试

spark的一些经验