本文主要是介绍Spark参数配置不合理的情况，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.1 内存设置 💾
常见的内存设置有两类：堆内和堆外 💡
我们作业中大量的设置 driver 和 executor 的堆外内存为 4g，造成资源浪费 📉。
通常 executor 堆外内存在 executor.cores=1 的时候，1g 足够了，正常来说最大值不超过 2g；driver 1g-2g 足够了 ✅。
注意：如果有 c++ 库这种计算，executor 堆外内存可以保持原有配置。 📚
| 各版本推荐配置的 key 以及配置值 | 各版本不推荐配置的 key 及配置值 | 过去无效配置，建议删除 🚫 | |
|---|---|---|---|
| driver 堆内 💽 | –conf spark.driver.memory=6G | 无 | 无 |
| driver 堆外 💾 | –conf spark.driver.memoryOverhead=2G | –conf spark.yarn.driver.memoryOverhead=4g | –conf spark.yarn.driver.direct* |
| executor 堆内 💽 | –conf spark.executor.memory=3G | 无 | 无 |
| executor 堆外 💾 | –conf spark.executor.memoryOverhead=1G | –conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4g | –conf spark.yarn.executor.direct* |
1.2 动态资源调度相关参数 📊
不开启动态资源管理或者参数设置不合理，会导致明显的资源浪费 💸：
涉及到动态资源调度的参数主要有以下几个 📝：
| 参数名 🛠️ | 默认值 ⚙️ | 作用 🧐 | 错误使用案例 🚫 | 使用建议 🌟 |
|---|---|---|---|---|
| spark.dynamicAllocation.enabled ✅ | false | 开启资源动态能力，在 executor 空闲时可以释放，需要资源是发起请求 | 不开启 | 开启资源动态功能，尤其是运行时间比较长或者有数据倾斜的情况 🌟 |
| spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout ⏲️ | 60s | executor 空闲多久开始释放资源 | 30000 或者 1200s 过大的数值 🚫 | 60s-120s 🌟 |
| spark.dynamicAllocation.minExecutors 📉 | 0 | 最小持有的 executor 数，到达该值，空闲也不会释放 | 200 🚫 | 推荐设置为 1-5 🌟 |
| spark.dynamicAllocation.maxExecutors 📈 | infinity | 作业申请 executor 资源的最大值 | 1000 以上 🚫 | 通常最大值建议 256-500 即可，小作业可以更小的设置 🌟 |
1.3 序列化参数 📝
Spark 中序列化主要有两种，java、kryo。相对来说 kryo 序列化效率更高，作为推荐 💡：
1 spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
与 kryo 相关的设置有 📊：
1 spark.kryoserializer.buffer，默认值 64k，这个不需要设置，设置值过大会常驻
2 spark.kryoserializer.buffer.max，默认值 64m
不需要设置 spark.kryoserializer.buffer，默认的 buffer 会在 64k 到 64m 动态伸缩，没有特殊需要不需要设置，如果数据比较大，设置 spark.kryoserializer.buffer.max
1.4 并行度设置 ⚙️
常见的并行度配置有两个 🔧：
- spark.default.parallelism 默认值：会继承上游 stage 的并行度，主要用于 rdd 的 shuffle 操作
- spark.sql.shuffle.partitions 默认值 200，主要用于 sql 的 shuffle 操作
算法作业绝大多数是 rdd 操作，合理设置并行度，事半功倍 💪，后面会专门介绍怎么优化自己的并行度设置 🌟
spark.default.parallelism 不建议设置的非常大。 🚫
这篇关于Spark参数配置不合理的情况的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
