spark.default.parallelism

spark.default.parallelism是一个Spark配置参数，它控制了Spark作业中默认的并行任务数。具体来说，它决定了在没有指定特定的并行任务数的情况下，默认的RDD分区数和默认的并行度。在Spark中，数据被分成一系列的分区，每个分区可以被独立处理。spark.default.parallelism值越高，Spark作业中的并行任务数就越多，可能会导致更快的作业执行时间，但同时也会增加内存和CPU的使用。

相关问题

spark并行度和shuffle并行度

spark并行度和shuffle并行度是Spark中两个重要的概念。

spark并行度是指在Spark作业中同时执行的任务数量。它由spark.default.parallelism参数控制，默认值为CPU核心数。可以通过设置该参数来调整并行度，以便更好地利用集群资源。

shuffle并行度是指在进行shuffle操作时，数据被划分为多个分区并在不同的节点上进行处理的能力。它由spark.sql.shuffle.partitions参数控制，默认值为200。可以通过设置该参数来调整shuffle操作的并行度，以便更好地平衡负载和提高性能。

spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism的区别在于它们的作用范围和影响对象。spark.default.parallelism是全局参数，影响整个Spark应用程序的并行度。而spark.sql.shuffle.partitions是针对Spark SQL中的shuffle操作的参数，只影响与shuffle相关的操作的并行度。

设置spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism的值可以根据具体的需求进行调整。一般来说，可以根据数据量、集群规模和任务复杂度等因素来决定并行度的设置。较大的并行度可以提高作业的执行速度，但也会增加资源消耗。较小的并行度可以减少资源消耗，但可能导致作业执行时间较长。

总结起来，spark并行度是指整个Spark应用程序的任务并行度，而shuffle并行度是指shuffle操作的并行度。可以通过调整spark.default.parallelism和spark.sql.shuffle.partitions的值来优化Spark作业的性能。

spark调优参数zoukankna

Spark调优参数是为了提高Spark应用程序的性能和效率。使用适当的参数可以优化任务的执行，提升Spark集群的吞吐量和响应时间。

一些常见的Spark调优参数包括：
1. spark.executor.memory：指定每个Executor的内存大小，默认为1g。可以根据任务的需求和集群的硬件配置来调整这个参数。
2. spark.executor.cores：指定每个Executor的核心数，默认为1。可以根据任务对CPU资源的需求来调整这个参数。
3. spark.driver.memory：指定Driver程序使用的内存大小，默认为1g。如果Driver程序运行较大的任务或需要处理大量数据，可以适当增加这个参数。
4. spark.default.parallelism：指定RDD默认的分区数，默认值为当前集群的可用核心数。根据数据量和计算资源来调整这个参数，以优化任务的并行度。
5. spark.shuffle.service.enabled：指定是否启用独立的Shuffle服务，默认为false。如果集群的Master节点性能较弱，建议启用该服务以减轻Master节点的压力。
6. spark.sql.shuffle.partitions：指定SQL查询中Shuffle操作的并行度，默认值为200。可以根据数据规模和硬件配置来调整这个参数，以提高Shuffle操作的效率。
7. spark.network.timeout：指定网络超时的时间，默认为120s。如果集群中有较慢的网络连接或任务需要处理大量数据，可以适当增加这个参数。

调优参数需要根据具体的任务和集群进行调整，通过合理配置这些参数可以提高Spark应用程序的性能和效率，加快数据处理的速度，减少任务的执行时间。