Spark3.0核心调优参数小总结

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”

回复”面试“获取更多惊喜

本文已经加入「大数据成神之路PDF版」中提供下载。
你可以关注公众号，后台回复：「PDF****」 即可获取。

更多PDF下载可以参考：《重磅,大数据成神之路PDF可以分类下载啦!》

Spark重点难点系列：

• 《【Spark重点难点01】你从未深入理解的RDD和关键角色》
• 《【Spark重点难点02】你以为的Shuffle和真正的Shuffle》
• 《【Spark重点难点03】你的数据存在哪了?》
• 《【Spark重点难点04】你的代码跑起来谁说了算？(内存管理)》
• 《【Spark重点难点05】SparkSQL YYDS(上)！》
• 《【Spark重点难点06】SparkSQL YYDS(中)！》
• 《【Spark重点难点07】SparkSQL YYDS(加餐)！》
• 《【Spark重点难点08】Spark3.0中的AQE和DPP小总结》

基础配置

spark.executor.memory

指定Executor memory,也就是Executor可用内存上限

spark.memory.offHeap.enabled

堆外内存启用开关

spark.memory.offHeap.size

指定堆外内存大小

spark.memory.fraction

堆内内存中，Spark缓存RDD和计算的比例

spark.memory.storageFraction

Spark缓存RDD的内存占比，相应的执行内存比例为

1 - spark.memory.storageFraction

spark.local.dir

Spark指定的临时文件目录

spark.cores.max

一个Spark程序能够给申请到的CPU核数

spark.executor.cores

单个Executor的核心数

spark.task.cpus

单个task能够申请的cpu数量

spark.default.parallelism

默认并行度

spark.sql.shuffle.partitions

Shuffle过程中的Reducer数量

Shuffle配置

spark.shuffle.file.buffer

设置shuffle write任务的bufferedOutputStream的缓冲区大小。将数据写入磁盘文件之前，将其写入缓冲区，然后在将缓冲区写入磁盘后将其填充。

spark.reducer.maxSizeInFlight

该参数用于设置Shuffle read任务的buff缓冲区大小，该缓冲区决定一次可以拉取多少数据。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。

Spark SQL配置

spark.sql.adaptive.enabled

Spark AQE开启开关

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled

是否开启合并小数据分区，默认开启

spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes

倾斜数据分区拆分，小数据分区合并优化时，建议的分区大小

spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum

合并后最小的分区数

spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch

是否批量拉取blocks,而不是一个个的去取。给同一个map任务一次性批量拉取blocks可以减少IO提高性能

spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled

自动倾斜处理，处理sort-merge join中的倾斜数据

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor

判断分区是否是倾斜分区的比例。

当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold，或者 parition 的条数大于该值（所有 parititon 条数的中位数）且大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold，才会被当做倾斜的 partition 进行相应的处理。默认值为 10

spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes

判断是否倾斜分区的最低阈值。

《大数据成神之路》正在全面PDF化。

你只需要关注并在后台回复**

「PDF」

**就可以看到阿里云盘下载链接了！

另外我把发表过的文章按照体系全部整理好了。现在你可以在后台方便的进行查找：

电子版把他们分类做成了下面这个样子，并且放在了阿里云盘提供下载。

我们点开一个文件夹后:

如果这个文章对你有帮助，不要忘记 「在看」 「点赞」 「收藏」 三连啊喂！

Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。

放心关注我，获取更多行业的一手消息。

八千里路云和月 | 从零到大数据专家学习路径指南

互联网最坏的时代可能真的来了

我在B站读大学，大数据专业

我们在学习Flink的时候，到底在学习什么？

193篇文章暴揍Flink，这个合集你需要关注一下

Flink生产环境TOP难题与优化，阿里巴巴藏经阁YYDS

Flink CDC我吃定了耶稣也留不住他！| Flink CDC线上问题小盘点

我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？

在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！

硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结

数据治理方法论和实践小百科全书

标签体系下的用户画像建设小指南

4万字长文 | ClickHouse基础&实践&调优全视角解析

【面试&个人成长】2021年过半，社招和校招的经验之谈

大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结

我写过的关于成长/面试/职场进阶的文章

当我们在学习Hive的时候在学习什么？「硬刚Hive续集」