sparksql调整并发参数配置

当你在使用Spark SQL时，可以调整并发参数配置来优化性能。以下是一些常见的并发参数配置和调整建议：

1. spark.sql.shuffle.partitions: 这个参数控制着shuffle操作的并发度。默认情况下，它的值是200。你可以根据你的数据规模和集群配置来调整这个值。通常情况下，将它设置为核心数的2-3倍是一个不错的选择。

2. spark.sql.files.maxPartitionBytes: 这个参数控制着非shuffle操作（如读取文件）时每个分区的最大字节数。默认情况下，它的值是128MB。如果你的文件比较小，你可以将这个值调小一些，以增加并发度。

3. spark.sql.shuffle.file.buffer: 这个参数控制着shuffle操作写入磁盘时的缓冲区大小。默认情况下，它的值是32KB。如果你的shuffle操作非常频繁或者数据量很大，你可以适当增大这个值，以减少磁盘IO次数。

4. spark.sql.adaptive.enabled: 这个参数控制着自适应查询优化的开关。默认情况下，它的值是false。启用自适应查询优化可以根据运行时统计信息动态调整执行计划，从而提升性能。

你可以通过在SparkSession上调用相关方法来设置这些参数，例如：

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200")
spark.conf.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "128M")
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.file.buffer", "32k")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")

请根据你的具体需求和环境来调整这些参数，以获得最佳的性能表现。