Spark性能调优是一个复杂的过程，涉及多个方面，包括资源配置、代码优化、数据倾斜处理等。以下是一些常见的Spark性能调优技巧：
mapPartitions替代map，使用reduceByKey替代groupByKey等。reduceByKey、join等，可以使用map-side预聚合来减少shuffle的数据量。-XX:UseCompressedOops选项，减少内存占用和GC时间。通过上述技巧，可以显著提升Spark作业的性能。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数据特点进行调整和优化。
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