在無人倉儲物流配送場景中，Spark可能會因數(shù)據(jù)量大而導致性能下降。這時嘗試通過分片、壓縮等方式減小數(shù)據(jù)量。

合理分配計算資源是提升Spark性能的重要手段。通過增加Executor數(shù)量或者增大Executor內(nèi)存來提高行度和存儲能力。

編寫高效的Spark代碼是非常關鍵的。避免使用Shuffle操作，盡量使用廣播變量等。

使用R樹或者K-D樹來進行空間查詢。

通過將數(shù)據(jù)本地化，減少跨節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸。

將些復雜的運算提前在生成RDD之前完成。

MLlib，它提供了許多優(yōu)化過的算法，幫助提高性能。

使用圖數(shù)據(jù)庫，更好地支持復雜的關系查詢。

Flink或Storm，它們在數(shù)據(jù)產(chǎn)生時就進行處理，而不等待所有數(shù)據(jù)都到達。