spark.shuffle.file.buffer
spark.shuffle.file.buffer默認值：32k
- 參數說明：
該參數用於設置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer緩衝大小。將數據寫到磁盤文件之前，會先寫入buffer緩衝中，待緩衝寫滿之後，纔會溢寫到磁盤。 - 調優建議：
如果作業可用的內存資源較爲充足的話，可以適當增加這個參數的大小（比如64k），從而減少shuffle write過程中溢寫磁盤文件的次數，也就可以減少磁盤IO次數，進而提升性能。在實踐中發現，合理調節該參數，性能會有1%~5%的提升。
spark.reducer.maxSizeInFlight
spark.reducer.maxSizeInFlight默認值：48m
- 參數說明：
該參數用於設置shuffle read task的buffer緩衝大小，而這個buffer緩衝決定了每次能夠拉取多少數據。 - 調優建議：
如果作業可用的內存資源較爲充足的話，可以適當增加這個參數的大小（比如96m），從而減少拉取數據的次數，也就可以減少網絡傳輸的次數，進而提升性能。在實踐中發現，合理調節該參數，性能會有1%~5%的提升。
spark.shuffle.io.maxRetries
spark.shuffle.io.maxRetries默認值：3
- 參數說明：
shuffle read task從shuffle write task所在節點拉取屬於自己的數據時，如果因爲網絡異常導致拉取失敗，是會自動進行重試的。該參數就代表了可以重試的最大次數。如果在指定次數之內拉取還是沒有成功，就可能會導致作業執行失敗。 - 調優建議：
對於那些包含了特別耗時的shuffle操作的作業，建議增加重試最大次數（比如60次），以避免由於JVM的full gc或者網絡不穩定等因素導致的數據拉取失敗。在實踐中發現，對於針對超大數據量（數十億~上百億）的shuffle過程，調節該參數可以大幅度提升穩定性。
spark.shuffle.io.retryWait
spark.shuffle.io.retryWait默認值：5s
- 參數說明：
shuffle read task從shuffle write task所在節點拉取屬於自己的數據時，如果因爲網絡異常導致拉取失敗，是會自動進行重試的，該參數代表了每次重試拉取數據的等待間隔，默認是5s。 - 調優建議：
建議加大間隔時長（比如60s），以增加shuffle操作的穩定性。
spark.shuffle.memoryFraction
spark.shuffle.memoryFraction默認值：0.2 參數說明：
該參數代表了Executor內存中，分配給shuffle read task進行聚合操作的內存比例，默認是20%。 調優建議：
在資源參數調優中講解過這個參數。如果內存充足，而且很少使用持久化操作，建議調高這個比例，給shuffle read的聚合操作更多內存，以避免由於內存不足導致聚合過程中頻繁讀寫磁盤。在實踐中發現，合理調節該參數可以將性能提升10%左右。
spark.shuffle.manager
spark.shuffle.manager默認值：sort
- 參數說明：
該參數用於設置ShuffleManager的類型。Spark 1.5以後，有三個可選項：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默認選項，但是Spark 1.2以及之後的版本默認都是SortShuffleManager了。tungsten-sort與sort類似，但是使用了tungsten計劃中的堆外內存管理機制，內存使用效率更高。 - 調優建議：
由於SortShuffleManager默認會對數據進行排序，因此如果你的業務邏輯中需要該排序機制的話，則使用默認的SortShuffleManager就可以；而如果你的業務邏輯不需要對數據進行排序，那麼建議參考後面的幾個參數調優，通過bypass機制或優化的HashShuffleManager來避免排序操作，同時提供較好的磁盤讀寫性能。這裏要注意的是，tungsten-sort要慎用，因爲之前發現了一些相應的bug。
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold默認值：200
- 參數說明：
當ShuffleManager爲SortShuffleManager時，如果shuffle read task的數量小於這個閾值（默認是200），則shuffle write過程中不會進行排序操作，而是直接按照未經優化的HashShuffleManager的方式去寫數據，但是最後會將每個task產生的所有臨時磁盤文件都合併成一個文件，並會創建單獨的索引文件。 - 調優建議：
當你使用SortShuffleManager時，如果的確不需要排序操作，那麼建議將這個參數調大一些，大於shuffle read task的數量。那麼此時就會自動啓用bypass機制，map-side就不會進行排序了，減少了排序的性能開銷。但是這種方式下，依然會產生大量的磁盤文件，因此shuffle write性能有待提高。
spark.shuffle.consolidateFiles
spark.shuffle.consolidateFiles默認值：false
- 參數說明：
如果使用HashShuffleManager，該參數有效。如果設置爲true，那麼就會開啓consolidate機制，會大幅度合併shuffle write的輸出文件，對於shuffle read task數量特別多的情況下，這種方法可以極大地減少磁盤IO開銷，提升性能。 - 調優建議：
如果的確不需要SortShuffleManager的排序機制，那麼除了使用bypass機制，還可以嘗試將spark.shffle.manager參數手動指定爲hash，使用HashShuffleManager，同時開啓consolidate機制。在實踐中嘗試過，發現其性能比開啓了bypass機制的SortShuffleManager要高出10%~30%。