spark程序性能优化--合并文件
背景：把总量3T的文件和40G的文件合并按key合并，把3T中40G有的记录换成40G的，40G中3T没有的加上。原先是按其中一个数据域经过hash，把数据分成3个part进行处理，大概每个半小时，3个任务1.5小时处理完（之前3T的数据总量大约1.2T）。但随着数据增加，每个部分数据变为了1T，并且数据长度增长，原先半小时的任务跑2个小时都跑不完，进行优化。
（1）读入优化：对每条记录用split，对长记录来说太慢，换成indexOf找到分隔符第一次出现的位置，根据index分割那想要的part，效率高了10+倍
（2）repartition
问题：
解决：
（1）试验把repartition前面有一个reduceByKey去掉，只剩下repartition,其实速度很快，慢就慢在reduceByKey上