spark 参数调优

在进行Spark参数调优时，我们可以考虑以下几个主要参数：

1. num-executors：该参数用于设置Executor的数量。在Spark 1.6之前，它还用于设置RDD持久化数据在Executor内存中所占的比例，默认为0.6。可以根据作业中需要持久化的RDD数量来调整该参数值。如果作业中有较多的RDD需要进行持久化操作，可以将该参数值调高；如果作业中只有少量的RDD需要进行持久化操作，可以将该参数值调低。\[2\]

2. Spark.Shuffle.memoryFraction：该参数用于设置Driver进程的内存。通常情况下，我们不需要显式地设置该参数，因为Driver运行内存的默认值为512MB。但是，当使用collect算子时，需要确保Driver内存足够大，以避免出现内存溢出的错误。一般建议将Driver内存设置为1G~4G。\[3\]

3. Spark.default.parallelism：该参数用于设置默认的并行度。并行度决定了作业中任务的并发执行程度。默认情况下，Spark会根据集群的总核数来自动设置并行度。但是，如果需要手动设置并行度，可以调整该参数的值。一般建议将并行度设置为集群的总核数的2~3倍。\[1\]

通过调整这些参数，我们可以优化资源使用率，提升Spark作业的执行性能。请根据实际情况和需求进行参数调优。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark性能调优](https://blog.csdn.net/aikeaidecxy/article/details/126491521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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