spark 关于spark-submit 参数调优策略

Spark-submit 参数调优策略包括以下几个方面：

1. Driver和Executor的内存设置：根据数据量和计算复杂度设置合适的内存大小，避免OOM和GC过度。

2. Executor的数量和核数设置：根据集群的硬件资源和任务的并行度设置合适的Executor数量和核数，提高计算效率。

3. 序列化方式设置：选择合适的序列化方式，可以提高计算效率和减少内存占用。

4. Shuffle调优：通过调整shuffle的参数，如mapreduce.shuffle.memory.limit、spark.shuffle.compress等，可以减少shuffle的IO和内存占用，提高计算效率。

5. 缓存设置：通过缓存RDD或DataFrame，可以减少重复计算和IO，提高计算效率。

6. 并行度设置：根据数据量和计算复杂度设置合适的并行度，避免任务过度并行或串行，提高计算效率。

7. 资源管理设置：根据集群的资源管理方式，如YARN、Mesos或Standalone，设置合适的资源管理参数，提高计算效率和资源利用率。

以上是Spark-submit参数调优的一些策略，需要根据具体情况进行调整和优化。