spark.sql.adaptive.shuffle.targetpostshuffleinputsize

`spark.sql.adaptive.shuffle.targetpostshuffleinputsize`是Spark SQL中的一个参数，用于自适应查询执行（Adaptive Query Execution）中的重分区操作优化。它指定了在执行重分区操作后期望的每个分区输入大小的目标值（单位为字节）。如果重分区操作的输出分区大小大于此目标值，则会执行进一步的重分区以达到更好的负载平衡和性能。

例如，如果将参数值设置为“64MB”，则Spark会尝试将重分区后每个分区的输入大小保持在64MB以下。如果每个分区的输入大小超过了此阈值，则Spark会继续进行更多的重分区，直到达到目标值。

该参数的默认值为-1，表示禁用自适应查询执行中的重分区操作优化。建议在执行大规模数据处理任务时启用此参数来优化性能。

相关问题

spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize

`spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize` 是 Spark SQL 在执行聚合操作时所采用的一种优化策略，它表示在进行 shuffle 操作之后，希望每个节点所处理的数据量的大小，单位为字节。这个参数的默认值为 `64MB`。当 Spark SQL 执行聚合操作时，如果 shuffle 数据量大于该参数所设置的值，那么 Spark SQL 就会尝试将数据再次划分成更小的块，以使每个节点所处理的数据量不超过该参数所设置的值。这样可以避免某些节点在处理数据时过于繁忙，从而提高整个作业的执行效率。

spark.sql.adaptive.allowAdditionalShuffle

`spark.sql.adaptive.allowAdditionalShuffle` 是 Spark SQL 的配置参数之一，用于控制自适应查询优化中是否允许额外的 Shuffle 操作。

当设置为 true 时，Spark SQL 在自适应查询优化过程中可以引入额外的 Shuffle 操作来提高查询性能。这些额外的 Shuffle 操作可能包括数据重分区、数据合并等操作，以便更好地利用集群资源和并行计算能力。

当设置为 false 时，禁止引入额外的 Shuffle 操作。这意味着 Spark SQL 只会执行原始查询计划中包含的 Shuffle 操作，不会在自适应优化过程中引入额外的 Shuffle 步骤。

允许额外的 Shuffle 操作可以在某些情况下提供更好的查询性能，但也可能增加计算和网络开销。因此，在具体应用场景中，需要根据实际情况进行权衡和测试，以确定是否启用该配置参数。