一、fastutil介绍：
fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；
fastutil能够提供更小的内存占用，更快的存取速度；我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，
二、fastutil好处
fastutil集合类，可以减小内存的占用，并且在进行集合的遍历、根据索引（或者key）获取元素的值和设置元素的值的时候，提供更快的存取速度；
fastutil也提供了64位的array、set和list，以及高性能快速的，以及实用的IO类，来处理二进制和文本类型的文件； fastutil最新版本要求Java 7以及以上版本； fastutil的每一种集合类型，都实现了对应的Java中的标准接口（比如fastutil的map，实现了Java的Map接口），因此可以直接放入已有系统的任何代码中。 fastutil还提供了一些JDK标准类库中没有的额外功能（比如双向迭代器）。 fastutil除了对象和原始类型为元素的集合，fastutil也提供引用类型的支持，但是对引用类型是使用等于号（=）进行比较的，而不是equals()方法。 fastutil尽量提供了在任何场景下都是速度最快的集合类库。
三、Spark中应用fastutil的场景：
1、如果算子函数使用了外部变量；
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第一，你可以使用Broadcast广播变量优化；
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第二，可以使用Kryo序列化类库，提升序列化性能和效率；
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第三，如果外部变量是某种比较大的集合，那么可以考虑使用fastutil改写外部变量，
首先从源头上就减少内存的占用(fastutil)，通过广播变量进一步减少内存占用，再通过Kryo序列化类库进一步减少内存占用。
2、在你的算子函数里，也就是task要执行的计算逻辑里面，如果有逻辑中，出现，要创建比较大的Map、List等集合，
可能会占用较大的内存空间，而且可能涉及到消耗性能的遍历、存取等集合操作； 那么此时，可以考虑将这些集合类型使用fastutil类库重写，
使用了fastutil集合类以后，就可以在一定程度上，减少task创建出来的集合类型的内存占用。 避免executor内存频繁占满，频繁唤起GC，导致性能下降。
四、关于fastutil调优的说明：
fastutil其实没有你想象中的那么强大，也不会跟官网上说的效果那么一鸣惊人。广播变量、Kryo序列化类库、fastutil，都是之前所说的，对于性能来说，类似于一种调味品，烤鸡，本来就很好吃了，然后加了一点特质的孜然麻辣粉调料，就更加好吃了一点。
分配资源、并行度、RDD架构与持久化，这三个就是烤鸡； broadcast、kryo、fastutil，类似于调料。
比如说，你的spark作业，经过之前一些调优以后，大概30分钟运行完，
现在加上broadcast、kryo、fastutil，也许就是优化到29分钟运行完、或者更好一点，也许就是28分钟、25分钟。
shuffle调优，15分钟；groupByKey用reduceByKey改写，执行本地聚合，也许10分钟；
跟公司申请更多的资源，比如资源更大的YARN队列，1分钟。
五、fastutil的使用：
第一步：在pom.xml中引用fastutil的包
<dependency>
<groupId>fastutil</groupId>
<artifactId>fastutil</artifactId>
<version>5.0.9</version>
</dependency>
第二步：平时使用List （Integer）的替换成IntList即可。
List<Integer> => IntList
说明：
基本都是类似于IntList的格式，前缀就是集合的元素类型； 特殊的就是Map，Int2IntMap，代表了key-value映射的元素类型。
还支持object、reference。