Spark的核心調優(yōu)參數(shù)是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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Spark的核心調優(yōu)參數(shù)到都有哪些

num-executors：

該參數(shù)用于設置Spark作業(yè)總共要用多少個Executor進程來執(zhí)行。Driver在向YARN集群管理器申請資源時，YARN集群管理器會盡可能按照你的設置來在集群的各個工作節(jié)點上，啟動相應數(shù)量的Executor進程。這個參數(shù)非常之重要，如果不設置的話，默認只會給你啟動少量的Executor進程，此時你的Spark作業(yè)的運行速度是非常慢的。（建議50~100個左右的Executor進程）

executor-memory：

該參數(shù)用于設置每個Executor進程的內存。Executor內存的大小，很多時候直接決定了Spark作業(yè)的性能，而且跟常見的JVMOOM異常，也有直接的關聯(lián)。（根據(jù)作業(yè)大小不同，建議設置4G~8G，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊列的較大內存量的）

executor-cores：

該參數(shù)用于設置每個Executor進程的CPUcore數(shù)量。這個參數(shù)決定了每個Executor進程并行執(zhí)行task線程的能力。因為每個CPUcore同一時間只能執(zhí)行一個task線程，因此每個Executor進程的CPUcore數(shù)量越多，越能夠快速地執(zhí)行完分配給自己的所有task線程。（建議設置為2~4個，且num-executors*executor-cores不要超過隊列總CPUcore的1/3~1/2）

driver-memory：

該參數(shù)用于設置Driver進程的內存（建議設置512M到1G）。

spark.default.parallelism：

該參數(shù)用于設置每個stage的默認task數(shù)量。這個參數(shù)極為重要，如果不設置可能會直接影響你的Spark作業(yè)性能。（建議為50~500左右，缺省情況下Spark自己根據(jù)底層HDFS的block數(shù)量來設置task的數(shù)量，默認是一個HDFSblock對應一個task。Spark官網(wǎng)建議設置該參數(shù)為num-executors*executor-cores的2~3倍較為合適）

spark.storage.memoryFraction：

該參數(shù)用于設置RDD持久化數(shù)據(jù)在Executor內存中能占的比例，默認是0.6（原則上是盡可能保證數(shù)據(jù)能夠全部在內存中，但如果發(fā)現(xiàn)作業(yè)發(fā)生頻繁的GC，就該考慮是否調小）

spark.shuffle.memoryFraction：

該參數(shù)用于設置shuffle過程中一個task拉取到上個stage的task的輸出后，進行聚合操作時能夠使用的Executor內存的比例，默認是0.2。也就是說，Executor默認只有20%的內存用來進行該操作。shuffle操作在進行聚合時，如果發(fā)現(xiàn)使用的內存超出了這個20%的限制，那么多余的數(shù)據(jù)就會溢寫到磁盤文件中去，此時就會極大地降低性能。（shuffle操作較多時，建議降低持久化操作的內存占比，提高shuffle操作的內存占比比例，避免shuffle過程中數(shù)據(jù)過多時內存不夠用，必須溢寫到磁盤上，降低了性能）

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網(wǎng)站題目：Spark的核心調優(yōu)參數(shù)是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
文章起源：http://www.chinadenli.net/article48/dsgehp.html

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