Spark中可用下面的算子对数据计算进行优化处理，包括：

• mapPartition：一次处理一个分区数据，能够使用mapPartition的尽量使用，但是使用时会一次性读取整个分区数据到内存，占内存很大，同理还有foreachRDD、foreachPartition（例如写入数据库使用，不用每条打开关闭连接）。
• coalesce：当分区由多变少建议不使用Shuffle而使用coalesce，如果很多变很少可以开启Shuffle；如果少变多必须开启Shuffle，否则分区不会执行。filter尽量和coalesce结合使用，降低数据倾斜。如果使用SparkSQL读取数据，因为初始分区数无法参考spark.default.parallelism则读取后最好进行重分区（repartition），防止数据倾斜或资源分配不均。
• reduceByKey：尽量使用reduceByKey，而不要使用groupByKey，除非必须使用，例如均值计算，因为前者会本地聚合。