优化Spark函数的执行计划可以通过多种方式实现，以下是一些关键的优化策略：
数据倾斜调优
数据倾斜是Spark性能优化中的一个常见问题。可以通过以下方法解决：
- 使用随机前缀或哈希分桶来重新分区数据，减少数据倾斜。
- 过滤少数导致倾斜的key，减少需要处理的数据量。
- 提高shuffle操作的并行度，通过增加shuffle read task的数量来优化。
Shuffle调优
Shuffle操作是Spark中的性能瓶颈之一，可以通过以下方法优化：
- 增加shuffle read task的数量，提高并行处理能力。
- 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作，减少数据移动和磁盘IO。
- 使用Kryo序列化替代Java序列化，减少序列化开销。
资源配置优化
合理配置Spark资源是性能优化的基础：
- 设置合适的num-executors、executor-memory和executor-cores参数，确保资源充分利用。
- 调整spark.default.parallelism和spark.storage.memoryFraction参数，优化任务的并行度和内存使用。
代码优化
优化用户代码可以减少不必要的计算和数据移动：
- 减少不必要的数据转换和操作，使用更高效的算法和逻辑。
- 避免使用全局变量，减少数据共享带来的性能问题。
- 合理使用广播变量，对于小数据集进行广播，减少shuffle操作。
使用高性能的序列化类库
使用Kryo序列化替代Java序列化，通常更快、更紧凑。
数据本地化
确保数据在处理它的节点上，减少网络传输开销。
监控和分析
使用Spark UI和其他监控工具来分析作业的执行情况，识别性能瓶颈，并进行相应的调整。
通过上述策略，可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。需要注意的是，优化是一个持续的过程，需要根据具体的应用场景和工作负载进行调整和优化。