spark union all 优化

Spark的`unionAll`操作是用于将两个数据集合并在一起。然而，由于Spark的惰性执行特性，`unionAll`操作可能会导致性能问题，特别是当涉及到大规模数据集时。下面是一些优化`unionAll`操作的技巧：

1. 使用`union`代替`unionAll`：Spark 2.0版本之后，`unionAll`操作已经被`union`操作取代。`union`操作会自动去重，因此不需要再手动执行去重操作。

2. 避免频繁的`unionAll`操作：如果有多个数据集需要合并，尽量将它们合并为一个数据集，而不是多次执行`unionAll`操作。

3. 使用相同的数据分区方式：在执行`unionAll`操作之前，确保两个数据集具有相同的分区方式。通过使用`repartition`或者`coalesce`操作可以将数据集重新分区，并且让两个数据集具有相同的分区方式。

4. 避免数据倾斜：如果两个数据集的分区存在数据倾斜，会导致部分任务的执行时间远远超过其他任务，从而影响整体性能。可以通过对倾斜的分区进行拆分、重分配或者使用一些特殊的处理策略来解决数据倾斜问题。

5. 对合并后的数据集进行缓存：如果合并后的数据集被多次使用，可以考虑将其缓存在内存中，以减少重复计算的开销。

总之，合理地使用`union`操作、统一数据分区方式、避免数据倾斜以及合理缓存数据集，都可以提高`unionAll`操作的性能。