1. 阿拉伯语文本规范化
阿拉伯语具有多种书写形式和变体，通过规范化可以显著减少冗余，提高去重效率。
• 去除变音符号（Diacritics）：
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val removeDiacritics = udf((text: String) => text.replaceAll("[\u064B-\u0652]", ""))
df = df.withColumn("normalized_text", removeDiacritics(col("original_text")))
• 统一字母形式（如将不同形式的Alef统一为“ا”）：
val normalizeLetters = udf((text: String) => {
text.replaceAll("[أإآا]", "ا")
.replaceAll("ى", "ي")
.replaceAll("ؤ", "ء")
.replaceAll("ئ", "ء")
})
df = df.withColumn("normalized_text", normalizeLetters(col("normalized_text")))
2. 优化Spark集群配置
确保Spark集群充分利用资源，提升并行处理能力。
• 增加并行度：调整 spark.executor.instances、spark.executor.cores和spark.executor.memory，确保集群资源被充分利用。
• 合理设置分区数：通常设置为集群总核心数的2-3倍，以避免数据倾斜。例如：
df = df.repartition(300) // 假设集群总核心数为100
3. 使用高效的数据存储格式
选择列式存储格式如Parquet，提升读写性能并减少I/O开销。
• 转换为Parquet格式：
df.write.parquet("path/to/parquet")
val parquetDF = spark.read.parquet("path/to/parquet")
4. 减少Shuffle操作
Shuffle操作是Spark中性能瓶颈的主要来源，尽量减少其发生。
• 使用窄依赖操作：如map和filter，避免使用需要Shuffle的操作（如groupBy）。
• 广播小表：对于需要连接的小表，使用广播变量来避免Shuffle。
val broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(smallDataset)
val joinedDF = largeDF.join(broadcastVar.value, "key")
5. 增量处理
每天仅处理新增的200MB数据，避免重复处理整个10TB数据。
• 实现增量流水线：
1. 处理新增数据：仅对当天新增的200MB数据应用去重逻辑。
2. 合并结果：将新增数据与已有去重结果合并，确保整体数据的唯一性。
这样可以显著减少每日的处理时间和资源消耗。
6. 缓存中间结果
对于需要多次访问的中间数据，使用缓存来减少重复计算。
• 缓存规范化后的数据：
df.cache()
7. 使用高效的MiniHash LSH实现
确保使用经过优化的MiniHash LSH库，或者基于Spark MLlib的LSH实现进行定制优化。
• 利用Spark MLlib的LSH：
import org.apache.spark.ml.feature.MinHashLSH
val mh = new MinHashLSH()
.setNumHashTables(5)
.setInputCol("features")
.setOutputCol("hashes")
val model = mh.fit(df)
val hashedDF = model.transform(df)