spark -submit中设置spark.sql.shufflle.partiiton参数

在Apache Spark中，`spark.sql.shuffle.partitions`是一个非常重要的配置参数，它用于指定执行Shuffle操作时要创建的分区数。这个参数对于Spark作业的性能有重要的影响。

当Spark的作业在执行需要Shuffle的操作时，比如join、group by、reduce by等操作，需要在各个不同的执行节点之间进行数据的重新分配。此时，数据需要跨节点进行传输，因此合理的Shuffle分区数可以优化数据的传输和处理。

如果Shuffle分区数设置得太小，可能会导致以下问题：
1. 每个分区的数据量过大，可能会引起内存不足的问题，因为每个节点上要处理的数据量增加了。
2. 任务执行不均衡，可能会导致某些节点的负载较重，而其他节点则相对较轻。
3. 减少并行度，影响作业的总体执行效率。

如果Shuffle分区数设置得太大，可能会导致以下问题：
1. 每个分区的数据量很小，可能会造成资源使用效率低，因为需要更多的任务和调度开销。
2. 增加了小任务的数量，可能使得任务的启动和管理开销变得显著。
3. 对于一些操作，比如排序和聚合，过多的分区意味着需要更多的内存来维护分区的数据。

通常情况下，最佳的Shuffle分区数取决于集群的规模和资源、作业的具体需求以及数据的大小。可以通过实验和监控来调整这个参数，找到适合当前作业和集群的最优值。

在使用`spark-submit`命令提交Spark作业时，可以通过设置`spark.sql.shuffle.partitions`来指定这个参数的值。具体做法是在提交作业的命令中加入`--conf`参数来指定配置，例如：

spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 my-app.jar

在这个例子中，我们设置了Shuffle分区数为200。用户可以根据实际需要调整这个数值以达到最佳的作业性能。