关于 Apache Spark 的参数设置，用于优化和调整 Spark 应用程序的行为和性能

我会带着你远行 2024-03-03 08:22 70阅读 0赞

### 关于 Apache Spark 的参数设置，用于优化和调整 Spark 应用程序的行为和性能 ###

下面是每个配置的简要说明：

spark.dynamicAllocation.enabled=true：启用动态资源分配，允许 Spark 根据任务需求自动调整执行器的数量。

spark.shuffle.service.enabled=false：禁用独立的 Shuffle 服务，将 Shuffle 过程合并到 Executor 中。

spark.dynamicAllocation.initialExecutors=10：初始执行器的数量，当动态资源分配启用时使用。

spark.dynamicAllocation.minExecutors=10：执行器的最小数量。

spark.dynamicAllocation.maxExecutors=500：执行器的最大数量。

spark.dynamicAllocation.executorAllocationRatio=0.5：用于执行器分配的比例，表示给每个应用程序分配的资源相对于集群中所有可用资源的比例。

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s：执行器空闲时自动释放的超时时间。

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout=30min：空闲缓存执行器的超时时间，该执行器可以更快地重新分配给作业。

spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=true：启用作业的 Shuffle 动态分配跟踪。

spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.timeout=30min：Shuffle 动态分配跟踪的超时时间。

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout=1s：作业调度队列中作业等待的超时时间。

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout=1s：作业调度队列中连续等待的时间阈值。

spark.cleaner.periodicGC.interval=5min：垃圾回收的周期间隔。

spark.sql.adaptive.enabled=true：启用自适应查询执行，允许 Spark 在运行时动态调整查询执行计划。

spark.sql.adaptive.forceApply=false：是否强制应用自适应执行。

spark.sql.adaptive.logLevel=info：自适应执行的日志级别。

spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=256m：用于自适应执行的建议分区大小。

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true：启用自适应分区合并。

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum=1：分区合并的最小分区数。

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum=8192：分区合并的初始分区数。

spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch=true：在批量中获取 Shuffle 块。

spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled=true：启用本地 Shuffle 读取。

spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled=true：启用自适应倾斜连接优化。

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor=5：用于检测倾斜分区的标准差因子。

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes=400m：倾斜分区的阈值。

spark.sql.adaptive.nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin=0.2：广播连接时的非空分区比例。

spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1：自动广播连接阈值，-1 表示禁用。

这些参数可以根据具体的需求和环境进行调整和定制，以优化 Spark 应用程序的性能和资源利用

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