RDD vs DataFrame：什么时候用哪个
RDD是Spark最底层的抽象，提供对数据的完全控制和函数式编程风格的Transform/Action算子。它的优势是灵活——可以处理非结构化数据和自定义序列化格式，可以在算子中执行任意Python/Java代码而不受SQL表达能力的限制。缺点是需要开发者手动管理序列化和分区策略，性能优化完全依赖个人经验。
DataFrame在RDD之上封装了结构化数据的Schema和Catalyst查询优化器，让你可以用SQL或类Pandas的API操作数据而无需关心底层执行计划。对于ETL和SQL分析场景，DataFrame是更好的选择——Catalyst会自动做谓词下推、列裁剪和常量折叠等优化，手写RDD很难达到同等的性能。
Shuffle调优：大数据性能的关键瓶颈
分布式计算中大部分时间都花在数据传输上而非CPU计算上。Shuffle是指数据在集群节点之间重新分区的过程——如groupByKey和join操作都需要将相同key的数据汇集到同一个节点——这涉及大量的网络I/O和磁盘I/O。优化Shuffle的核心手段在于减少需要移动的数据量和避免不必要的Shuffle：使用reduceByKey而非groupByKey在Map端做预聚合、使用广播变量将小表分发到每个节点避免大表Shuffle、合理设置分区数（通常建议每个分区128MB左右的数据量）。
内存管理
Spark的内存分为执行内存和存储内存两个区域。执行内存用于Shuffle和Join的临时缓冲区，存储内存用于缓存RDD和DataFrame。如果缓存占用了过多内存导致执行时频繁溢出到磁盘，性能会急剧下降。一个常见误区是认为对每个DataFrame都调用cache就能加速——实际上缓存不使用的中间结果反而挤占了执行内存，适得其反。
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