目錄
資源參數
1）num-executors
參數說明：該參數用於設置Spark作業總共要用多少個Executor進程來執行。Driver在向YARN集羣管理器申請資源時，YARN集羣管理器會盡可能按照你的設置來在集羣的各個工作節點上，啓動相應數量的Executor進程。這個參數非常之重要，如果不設置的話，默認只會給你啓動少量的Executor進程，此時你的Spark作業的運行速度是非常慢的。
參數調優建議：每個Spark作業的運行要設置合適的Executor進程，設置太少或太多的Executor進程都不好。設置的太少，無法充分利用集羣資源；設置的太多的話，大部分隊列可能無法給予充分的資源。
2）executor-memory
參數說明：該參數用於設置每個Executor進程的內存。Executor內存的大小，很多時候直接決定了Spark作業的性能，而且跟常見的JVM OOM異常，也有直接的關聯。
參數調優建議：每個Executor進程的內存設置4G~8G較爲合適。但是這只是一個參考值，具體的設置還是得根據不同部門的資源隊列來定。可以看看自己團隊的資源隊列的最大內存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊列的最大內存量的。此外，如果你是跟團隊裏其他人共享這個資源隊列，那麼申請的內存量最好不要超過資源隊列最大總內存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作業佔用了隊列所有的資源，導致別的同學的作業無法運行。
3）executor-cores
參數說明：該參數用於設置每個Executor進程的CPU core數量。這個參數決定了每個Executor進程並行執行task線程的能力。因爲每個CPU core同一時間只能執行一個task線程，因此每個Executor進程的CPU core數量越多，越能夠快速地執行完分配給自己的所有task線程。
參數調優建議：Executor的CPU core數量設置爲2~4個較爲合適，大約10個左右的task，即task數目約爲cpu core的2~3倍。同樣得根據不同部門的資源隊列來定，可以看看自己的資源隊列的最大CPU core限制是多少，再依據設置的Executor數量，來決定每個Executor進程可以分配到幾個CPU core。同樣建議，如果是跟他人共享這個隊列，那麼num-executors * executor-cores不要超過隊列總CPU core的1/3~1/2左右比較合適，也是避免影響其他同學的作業運行。
加深理解：
a. 如果有500個task，按照建議每個executor-core設置2~4個，即約10個task，可以計算出num-executors = 500/10 = 50。
4）driver-memory
參數說明：該參數用於設置Driver進程的內存，一般用於存儲spark context對象。
參數調優建議：Driver的內存通常來說不設置，或者設置1G左右應該就夠了。唯一需要注意的一點是，如果需要使用collect算子將RDD的數據全部拉取到Driver上進行處理，那麼必須確保Driver的內存足夠大，否則會出現OOM內存溢出的問題。
5）spark.default.parallelism
參數說明：該參數用於設置每個stage的默認task數量。這個參數極爲重要，如果不設置可能會直接影響你的Spark作業性能。
參數調優建議：很多同學常犯的一個錯誤就是不去設置這個參數，那麼此時就會導致Spark自己根據底層HDFS的block數量來設置task的數量，默認是一個HDFS block對應一個task。通常來說，Spark默認設置的數量是偏少的（比如就幾十個task），如果task數量偏少的話，就會導致你前面設置好的Executor的參數都前功盡棄。試想一下，無論你的Executor進程有多少個，內存和CPU有多大，但是task只有1個或者10個，那麼90%的Executor進程可能根本就沒有task執行，也就是白白浪費了資源！因此Spark官網建議的設置原則是，設置該參數爲num-executors * executor-cores 的2~3倍較爲合適，比如Executor的總CPU core數量爲300個，那麼設置1000個task是可以的，此時可以充分地利用Spark集羣的資源。
加深理解：
a. 一個spark應用程序，500個task，那麼需要50個executors（num-executors=50），每一個executor執行10個左右task（executor-cores=2~4），總cpu cores數目爲50*2~50*4，即100~200，每一個executor分配的內存爲2G(executor-memory=2G)，driver分配的內存爲2G(driver-memory=2G)，整個應用消耗內存爲num-executors*executor-memory+driver-memory=102G。
b. 每個stage中的task數目如何確定？因爲劃分stage的標準爲shuffle算子，即寬依賴，在一個stage中可能有多個RDD，那麼每個stage的task總數是由這個stage中的最後一個RDD分區數決定。
c. 估算一個集羣可能同時執行的spark應用數目。
假如現在有1000個節點，每個節點的性能爲64cpu/256G內存，那麼資源總數爲64*1000=64000cpu cores，每個executor的cpu爲2~4個(executor-cores=2~4)，總executors數目爲64000/4~64000/2即16000~32000，每個spark應用約有100個executors（num-executors=100），則同時運行的spark應用數目爲16000/100~32000/100=160~320。
6）spark.storage.memoryFraction
參數說明：該參數用於設置RDD持久化數據在Executor內存中能佔的比例，默認是0.6。也就是說，默認Executor 60%的內存，可以用來保存持久化的RDD數據。根據你選擇的不同的持久化策略，如果內存不夠時，可能數據就不會持久化，或者數據會寫入磁盤。
參數調優建議：如果Spark作業中，有較多的RDD持久化操作，該參數的值可以適當提高一些，保證持久化的數據能夠容納在內存中。避免內存不夠緩存所有的數據，導致數據只能寫入磁盤中，降低了性能。但是如果Spark作業中的shuffle類操作比較多，而持久化操作比較少，那麼這個參數的值適當降低一些比較合適。此外，如果發現作業由於頻繁的gc導致運行緩慢（通過spark web ui可以觀察到作業的gc耗時），意味着task執行用戶代碼的內存不夠用，那麼同樣建議調低這個參數的值。
7）spark.shuffle.memoryFraction
參數說明：該參數用於設置shuffle過程中一個task拉取到上個stage的task的輸出後，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，如果發現使用的內存超出了這個20%的限制，那麼多餘的數據就會溢寫到磁盤文件中去，此時就會極大地降低性能。
參數調優建議：如果Spark作業中的RDD持久化操作較少，shuffle操作較多時，建議降低持久化操作的內存佔比，提高shuffle操作的內存佔比比例，避免shuffle過程中數據過多時內存不夠用，必須溢寫到磁盤上，降低了性能。此外，如果發現作業由於頻繁的gc導致運行緩慢，意味着task執行用戶代碼的內存不夠用，那麼同樣建議調低這個參數的值。
上述參數只是大致設置建議，具體要結合情況進行分析。