主要观点：本次迭代基于现有经验，使用更精细的方法保留 8 个重要策略并将其他策略移至杂项部分，以全面解决大数据处理中的问题；各优化策略如分区并行、缓存持久化等在 Databricks 或普通 Spark 会话中可执行，能带来显著性能提升；介绍了 8 个核心优化策略及杂项策略，包括窄转换、代码最佳实践等，这些策略在 Databricks 和其他 Spark 环境中的适用性不同；结论强调这些策略能提升效率、降低成本和延迟，构建可扩展的大数据工程解决方案，随着 Spark 发展需重新审视参考和新工具。

关键信息：

• 优化策略：分区并行（使用repartition()和coalesce()）、缓存持久化（cache()和persist()）、谓词下推、偏斜处理（盐键或自定义分区）、优化写操作（桶分区等）、利用自适应查询执行（AQE）、作业和阶段优化、优化连接（广播哈希连接）。
• 杂项策略：偏好窄转换、代码级最佳实践、利用 Databricks 运行时功能、优化大数据集群配置。
• 适用性：部分策略适用于 EMR 等其他 Spark 平台，部分是 Databricks 特有的。

重要细节：

• 分区并行中repartition(n)可通过全洗牌确保数据均匀分布，coalesce(m)可减少分区；缓存持久化中cache()使用MEMORY_ONLY，persist()可自定义存储级别；谓词下推可在源端过滤数据节省读取；偏斜处理可通过盐键或自定义分区器平衡分布；写操作优化可利用 Delta 的优化功能；AQE 可自动调整分区；作业和阶段优化可通过 Spark UI 调整内存和并行度；广播哈希连接可消除洗牌。
• 杂项策略中窄转换可避免洗牌，代码级最佳实践可避免加载不必要列，利用运行时功能可加速 I/O 和计算，优化集群配置可选择实例类型和启用自动缩放。
• 结论中强调先在 Spark UI 中分析，根据提供的代码片段进行增量改进并全面测试，应用这些技术可构建可扩展的大数据解决方案，随着 Spark 发展需重新审视参考和新工具。