前一段时间我参加了E-MapReduce极客挑战赛，很幸运的获得了季军。在这把我的比赛攻略给大家分享一下，希望可以抛砖引玉。
赛题分析与理解
赛题背景：
大数据时代，上云已成为越来越多终端客户大数据方案的落地选择，阿里云 EMR 以其易用性高，性能强，弹性大的特点，成为了广大用户的首选。英特尔® 傲腾™持久内存是兼具出色的内存与存储性能的解决方案，将高性价比的大容量内存与对数据持久性的支持巧妙地结合在一起。本题结合阿里云 EMR和英特尔® 傲腾™数据中心级持久内存（后文简称PMEM）以及Intel OAP（Optimized Analytic Package for Spark）软件包，优化软件系统和利用硬件的特征，追求TPC-DS测试集的最优性能。
赛题描述：
EMR 团队提供用于比赛的Spark 3.1.2代码分支，选手进行 Spark 代码优化和参数调优以提升SparkSQL执行效率，同时组委会提供性能测评工具供选手自行测试（单机环境或EMR集群环境）。在比赛阶段，选手将最终优化后的Spark代码和调优参数打包，通过天池平台提交，天池平台会使用相同的性能测评工具，进行评测和排名。
EMR软件版本：EMR-5.2.1
Master节点：ecs.g6e.4xlarge 1台
Worker节点：ecs.re6p.4xlarge 3台，单机系统盘100GB ESSD 1块，数据盘200GB ESSD 4块，持久内存252 GiB。
赛题要求：
1、比赛使用的测试数据集大小为1T，1 TB TPC-DS数据集已经提前生成，数据格式为 Parquet，生成数据集的随机因子组委会不公开。
2、比赛使用SQL query为TPC-DS工具生成的99个SQL，组委会从中选择30条SQL进行评测，具体选取的SQL组委会不公开。
3、选手可以进行Spark参数优化，SQL优化，执行Plan算子优化，引擎优化，调度优化，数据传输优化等，以便让SQL作业执行更快速。
关键技术：
用到的关键技术包括：E-MapReduce，Spark，Intel Optane (PMEM)及Intel OAP。如下图所示：
赛题分析
通过对赛题分析可以发现，主要可以通过参数优化、硬件优化及代码优化来实现对Spark效率的提升。如下图所示：
整体方案与优化
整体方案
考虑到初赛和复赛的Worker的配置差异主要是复赛的Worker有傲腾持久内存，所以初赛以参数优化为主，复赛以硬件优化及代码优化为主。
利用Optane
复赛开始使用Optane，通过Optane提升比赛成绩
通过参数优化及应用Optane，最后成绩760左右。
经验与感想
IT系统调优是一个复杂的工程，需要对软件系统、硬件平台、技术体系进行深入的了解。查找资料，借鉴前人经验，可以大大的加快调优的进度。根据软硬件情况，合理的规划，可以做到事半功倍。
通过这次比赛对Spark、硬件加速、湖仓一体架构等有了更深入的了解。
感谢主办方这么一个机会，让我可以参与这么有意思的比赛。感谢各位导师对我问题的耐心解答和帮助，辛苦大家了，谢谢。