spark lz4.inprocess

Spark是一个大数据处理框架，而lz4.inprocess是Spark的一个压缩算法选项。

在Spark中，lz4.inprocess是一种压缩算法，它使用LZ4算法对数据进行压缩和解压缩。它可以在处理大规模数据时提供更高的性能和较低的内存占用。

要在Spark中使用lz4.inprocess压缩算法，可以在Spark的配置文件（spark-defaults.conf）中进行配置。可以通过设置以下属性来启用该选项：

spark.io.compression.codec lz4

这将告诉Spark使用lz4.inprocess作为默认的压缩算法。启用后，Spark将在数据传输和持久化期间使用lz4.inprocess进行压缩和解压缩操作，从而提高性能和减少存储空间的使用。

需要注意的是，lz4.inprocess是Spark的一种内置压缩选项，但也可以通过自定义编码器来扩展和添加其他压缩算法。

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kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryoverhead=4g

kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的参数设置。在Kylin中使用Spark作为计算引擎时，该参数用于设置每个Spark执行器在运行过程中可以使用的最大堆外内存。堆外内存是指位于堆以外的Java进程使用的内存空间，它通常用于存储直接内存，如Java垃圾收集器的元数据和Spark任务的执行过程中产生的临时数据。

通过将kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead设置为4g，可以为每个Spark执行器分配4GB的堆外内存空间。这样做的目的是提高Spark任务的执行效率和稳定性。由于Spark任务在执行过程中会产生大量的临时数据，如果没有足够的堆外内存空间进行存储和管理，可能会导致Spark任务频繁进行垃圾收集和内存回收，进而影响任务的性能和稳定性。

设置kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g时需要考虑集群的可用内存大小和Spark任务的实际需求。如果集群的可用内存比较充足，并且Spark任务产生的临时数据较多，则可以适当增加该参数的值，以提高Spark任务的执行效率。反之，如果集群的可用内存有限或者Spark任务产生的临时数据较少，则可以减小该参数的值，以节省资源和提高任务的稳定性。

总之，kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的配置参数，它决定了每个Spark执行器可以使用的最大堆外内存空间大小，合理设置该参数可以提高Spark任务的执行效率和稳定性。

spark.sql.shuffle.partitions

spark.sql.shuffle.partitions 是 Spark SQL 中的配置参数，用于指定在执行 shuffle 操作时的分区数。Shuffle 是一种重排数据的操作，通常在进行聚合、连接等计算过程中需要使用。

在 Spark 中，shuffle 操作涉及将数据重新分区并重新排序，以满足计算的需求。每个分区都会在不同的计算节点上进行处理。shuffle 操作是一个代价较高的操作，因为涉及到数据的网络传输和重新组织。

通过调整 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数，可以控制 shuffle 操作中的分区数，进而影响作业的性能和资源消耗。较小的分区数可能会导致数据倾斜和性能下降，而较大的分区数可能会增加网络开销和资源消耗。

可以通过以下方式设置 `spark.sql.shuffle.partitions` 参数：

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200")

这将将分区数设置为 200。请根据数据量和集群资源进行调整。