spark.sql.adaptive.coalescepartitions.minpartitionnum

`spark.sql.adaptive.coalescepartitions.minpartitionnum` 是 Spark SQL 中的一个参数，用于控制自适应调整分区时最小的分区数目。在 Spark SQL 中，自适应调整分区是根据数据大小和分区数目来动态调整分区大小，以优化数据处理性能。当数据量很小，分区数目很大时，自适应调整分区会将分区合并，以减少数据的重复扫描。

该参数默认值为1，表示只有在分区数目大于1时才会尝试进行自适应调整分区。如果将该值设置为0，则表示始终进行自适应调整分区。

例如，如果将该参数设置为2，则表示当分区数目大于2时才会尝试进行自适应调整分区。如果分区数目小于等于2，则不会进行自适应调整分区。

相关问题

spark.sql.adaptive.enabled

spark.sql.adaptive.enabled是Spark SQL中的一个配置参数，用于启用或禁用自适应查询执行。当设置为true时，Spark SQL会根据查询的特性自动调整执行计划，以提高查询性能。如果设置为false，则禁用自适应查询执行。

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。