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的oom如何调参

Spark的内存溢出（Out Of Memory, OOM）通常是因为任务消耗的内存超过了分配给它的限制。要调整Spark的内存参数以避免OOM，你可以关注以下几个关键配置：

1. **调整`spark.driver.memory`**：这是驱动程序的内存限制，用于存储Spark的元数据和驱动任务所需的内存。例如，如果你的集群总内存是100GB，你可以设置为`spark.driver.memory=80g`。

2. **设置`spark.executor.memory`**：每个Executor的内存限制，包括执行任务、存储中间结果和线程堆栈。如`spark.executor.memory=20g`。

3. **使用内存池 (`spark.memory.fraction` 和 `spark.memory.storageFraction`)**：这些参数可以帮助管理内存，比如限制RDD缓存的比例，`spark.memory.fraction` 控制数据存储所占比例，`spark.memory.storageFraction` 控制计算所占比例。

4. **分区大小 (`spark.default.parallelism` 和 `spark.sql.shuffle.partitions`)**：如果分区过大，可能会导致单个Executor处理过多数据，从而耗尽内存。适当调整分区数有助于内存管理。

5. **启用堆外内存 (`spark.driver.memoryOverhead` 和 `spark.executor.memoryOverhead`)**：这些额外的内存用于Java运行时和JVM内部结构，合理设置可以防止不必要的内存消耗。

6. **调整`spark.shuffle.read.buffer.size`** 和 `spark.shuffle.write.buffer.size`：读写缓冲区的大小，过大可能导致内存溢出，应根据实际数据量调整。

7. **监控和诊断**：使用Spark的WebUI或第三方工具（如JMX、Prometheus）监控内存使用情况，了解哪些任务或操作导致了内存溢出。

记得，每一步调整都需要谨慎，过度限制可能导致性能下降，而过度分配则浪费资源。在调整后，最好进行测试以确保应用正常运行。如果仍然遇到OOM，可能需要检查数据倾斜、内存泄漏等问题。