周一我就有个困惑，还写成文章了：如何从 Spark 的>
孩子们快进教室吧，求求了!
好信息是，组织一个班进教室，和组织一百个班同时进教室，破费的期间差不多。 因此，普通来讲，教员都是间接把一切在校生所有叫进这间教室来的。
然而我面临一个辣手的状况。我的操场上，有 2200 个班级，每个班级有 16 万人。我的教室也很大，然而必需装不下 2200 × 16 万人 ≈ 3亿人。
于是我就想着，我一个班一个班测，这是最直观的、最好治理的。
“来，一班，进教室!”...花了十几分钟才都叫出去...花了几十秒就都测好了、排好序了、记载好了...“好了!一班出去!二班出去!”...
如此往返，等到了第 2200 个班的时刻，曾通过去了快一个月...
内位看官讲话了：你把他们都叫出去不就行了?反正前面有条件：『组织一个班进教室，和组织一百个班同时进教室，破费的期间差不多。』
有情理，这就是我上午在做的事：把教室修大一点。
我请了土地局的人、请了工程师、请了施工队，尝试了各种方法，每次费尽力气修好(能容纳 5 亿人那种)，教室就由于各种要素塌了。
唉!我计算过，通常上明明可以建成的呀!
我就不甘愿，就不时尝试，反重复复，而后几小时过去了。
这时又有位看官讲话了：别修教室了，你把孩子们分红几批，一次性叫几个班进教室不就得了!
有情理，可是这样原有的治理逻辑须要改一局部，着实破费了我一些期间。此外，还花了少量期间 debug 。
我初步设置为 100 班为一批进教室：
对照解释
下面其实就是我做的事的简化版，其中：
「教室」就是计算机的「内存」，你得把数据拿进内存才干对其启动排序什么的计算
「进教室」就是计算机的「IO操作」，计算机的内存很贵，普通的电脑都是 8G、16G 这种，而硬盘相对廉价，有 256G、512G，甚至几个 T之多，因此数据普通都放在硬盘上，须要用时，在读到内存里，这个读的环节叫做「IO操作」
「IO操作」相比计算，相当消耗期间
教员干活很利索，就是孩子们进教室有点吃力
以下是我的上班日志节选(脱敏版)：
首先我是『把每个班级独自叫进教室』，很耗时。
7月19日早上大略9:30开局的，到7月20日中午0:23完结，一共 2200 列，每一列都有 160000 个数据，都要启动排序操作，还触及到 IO操作，一共用时 15 小时。这其中用时为 IO期间 和 对每一列处置
而其中，相比 IO ，计算期间(比如排序)可以疏忽不计，因此期间可以记为
于是我想着，能不能『把一切班级一下全叫进教室』，毕竟：
我开局着手「扩展教室」，尝试了很多，和性能文件 .conf 、 spark-shell 、 spark-env.cmd 、 JVM -Xmx4g等等这种资料、操作大战了一上午，无果。
一些截图: .conf
我以为我的尝试发生了成果，由于原有的失误不报了， collect 这个环节也能走完(孩子们都能进教室，之前是进不去的)，然而一旦触及到操作(collect完结后会卡顿很久，无法前往应有的 Array)，就会爆 JVM heap 。此外，通过一些其余调整后，不爆 heap 了，爆 GC overhead limitexceeded 这种渣滓回收疑问。
那我有理由疑心是性能被配件限度了。
于是我思考：『把孩子们分红几批，一次性叫几个班进教室』。
有很多 bug ，我最后选用的是一次性叫 100 个班级，用时大略 12 分钟。
“调优”完结。
总体来看，思绪上简直没什么难度，破费了这么多期间，关键是由于：
啊!要是用时15小时的代码不是1个月前的我写的，而是他人写的，那我把他调到 12 分钟，还显得我蛮凶猛的??开个玩笑，我宿愿大家写出的代码都是很棒的，这样我们都可以节俭出期间劳动??
好了，回去睡觉了，明日还得接着给“孩子们”做别的上班;而且还有另一所学校另一个上班(同时被指导布置两个上班并行有点难顶啊)。