部分spark参数解析

配置	值	说明
spark.sql.parquet.adaptiveFileSplit	true	不知道
spark.sql.adaptive.hashJoin.enabled	true	标准的shuffle join 自动转成hashjoin比如broadcast join 或者mapjoin
spark.executor.cores	3	每个executor分配多少个cpu
spark.datasource.splits.max	忘了	不知道
spark.dynamicAllocation.maxExecutors	5000	这事涉及到spark的动态资源分配 Dynamic Resource Allocation 这就是分配的做大executor数
spark.dynamicAllocation.minExecutors	3	同上, 最小executor数
spark.executor.memory	4096	每个executor 分配的内存, executor内存管理
spark.executor.memoryOverhead	3072	堆外内存, spark on yarn内存分配 问题，推外内存干嘛用，以及几个内存配置如何相互影响
spark.memory.fraction	0.7	spark.memory.fraction 代表整体JVM堆内存中M的百分比（默认0.6）。剩余的空间（40%）是为用户数据结构、Spark内部metadata预留的，并在稀疏使用和异常大记录的情况下避免OOM错误。Spark调优（数据序列化和内存调优）
spark.script.transformation.exit.timeout	-1	看着像是写脚本退出超时的时间
spark.shuffle.accurateBlockRecordThreshold	500000	不知道
spark.shuffle.accurateBlockThreshold	4000000	以字节为单位的阈值，高于该阈值可准确记录HighlyCompressedMapStatus中随机块的大小。这有助于通过避免在获取shuffle块时低估shuffle块大小来防止OOMspark-参数配置总结
spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions	1000	executor自适应，上限不超过1000
spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize	52428800	如果两个reducer数据量之和小于这个数，合并reducer
spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleRowCount	5000000	类似上面，行数限制
spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled	true	数据倾斜
spark.sql.adaptive.skewedPartitionFactor	3	倾斜因子，如果一个Partition的大小大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold的同时大于各Partition大小中位数与该因子的乘积，或者行数大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowspark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold的同时大于各Partition行数中位数与该因子的乘积，则它会被视倾斜的Partition,Spark Adaptive Execution优化
spark.sql.adaptive.skewedPartitionMaxSplits	6	控制处理一个倾斜Partition的Task个数上限
spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold	5000000;
spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold	52428800;
spark.sql.adaptiveHashJoinThreshold	52428800	某个表小于这个值启动hashjoin
spark.sql.files.maxPartitionBytes	268435456	读取文件时打包到单个分区的最大字节数。
spark.sql.inferAndPushdownPredicate.enabled	true	谓词下推，就是外部的where放到子查询里面做Hive中的Predicate Pushdown Rules