spark-defaults.conf文件中的常用配置有那些，并给出模板

spark-defaults.conf文件中的常用配置如下：

1. master：设置Spark集群的主节点地址，例如local、yarn、mesos、spark://host:port等。

2. executor-memory：设置每个Executor进程的内存大小，例如512m、1g、2g等。

3. driver-memory：设置Driver进程的内存大小，例如512m、1g、2g等。

4. spark.driver.maxResultSize：设置Driver进程返回给用户的最大结果集大小，例如1g、2g等。

5. spark.executor.instances：设置Executor进程的数量，例如10、20等。

6. spark.serializer：设置序列化方式，例如org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。

7. spark.shuffle.service.enabled：是否启用Shuffle服务，默认为true。

8. spark.sql.shuffle.partitions：设置Shuffle操作的分区数，默认为200。

9. spark.streaming.blockInterval：设置流式计算的时间间隔，例如1s、5s等。

10. spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition：设置每个分区从Kafka读取数据的最大速率，例如1000。

模板：

# Spark Master
spark.master yarn

# Executor Memory
spark.executor.memory 1g

# Driver Memory
spark.driver.memory 1g

# Driver Max Result Size
spark.driver.maxResultSize 1g

# Executor Instances
spark.executor.instances 10

# Serializer
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

# Shuffle Service Enabled
spark.shuffle.service.enabled true

# Shuffle Partitions
spark.sql.shuffle.partitions 200

# Block Interval
spark.streaming.blockInterval 1s

# Kafka Max Rate Per Partition
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 1000