spark调优修改的参数
时间: 2023-09-03 19:14:30 浏览: 166
Spark调优的关键是根据应用的特点和部署环境进行参数调整。以下是一些常见的Spark参数调优项:
1. Executor内存大小:通过调整spark.executor.memory参数可以设置Executor的内存大小。根据应用的特点和数据规模,可以适当调整Executor的内存大小,以提高作业的性能。
2. Executor数量:通过调整spark.executor.instances参数可以设置Executor的数量。根据集群的规模和资源情况,可以适当调整Executor的数量,以提高作业的并行度和性能。
3. Shuffle分区数量:通过调整spark.sql.shuffle.partitions参数可以设置Shuffle操作的分区数量。根据数据规模和集群规模,可以适当调整Shuffle分区数量,以提高Shuffle操作的性能。
4. 序列化方式:通过调整spark.serializer参数可以设置Spark的序列化方式。根据应用的特点和数据类型,可以选择不同的序列化方式,以提高作业的性能。
5. 数据压缩方式:通过调整spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed参数可以设置内存列式存储的数据压缩方式。对于一些数据类型和存储场景,可以选择不同的数据压缩方式,以提高内存利用率和性能。
6. 垃圾回收方式:通过调整spark.executor.extraJavaOptions参数可以设置Executor的垃圾回收方式。根据应用的特点和数据规模,可以选择不同的垃圾回收方式,以提高作业的性能。
总之,Spark调优需要根据具体的应用场景和部署环境进行参数调整,以提高作业的性能和效率。
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