spark任务优化参数整理

以下参数中有sql字眼的一般只有spark-sql模块生效，例外的时候会另行说明，此外由于总结这些参数是在不同时间段，当时使用的spark版本也不一样，因此要注意是否有效，如果本博主已经试过的会直接说明。

1、任务使用资源限制，基本参数，注意，这些资源配置有spark前缀是因为他们是标准的conf配置，也就是submit脚本，你调用–conf参数写的，和–driver.memory这种属于不同的优先级，–driver.memory这种优先级比它高

spark.driver.memory=20G   #applicationmaster启动的driver进程占用内存
spark.driver.cores=4   #applicationmaster启动的driver进程占用核数
spark.executor.cores=4     #容器占用核数
spark.executor.memory=40G    #容器占用的内存数
spark.num.executors=10    #任务用到的总容器数，如果你开启了容器伸缩哪这个配置无效了

2、限制sql任务运行时生成的分区和拉去文件总大小的上线

spark.sql.watchdog.maxPartitions=2000
spark.sql.watchdog.maxFileSize=3t

3、文件聚合，文件聚合的阈值会参照分区大小决定，就是说去设置AQE

spark.sql.optimizer.insertRepartitionBeforeWriteIfNoShuffle.enabled=true    #是否对不发生shuffer的stage做聚合
spark.sql.optimizer.insertRepartitionBeforeWrite.enabled=true   #是否在写入文件之间聚合
spark.sql.optimizer.finalStageConfigIsolation.enabled=true    #最后任务的最后阶段文件聚合，会有一个落盘前聚合的执行计划

4、最后阶段消耗资源多少，可以配合压缩和自适应分区的相关配置用来优化数据落盘的大小

spark.sql.finalWriteStage.executorMemory=10g
spark.sql.finalWriteStage.executorCores=2

5、文件压缩

mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true    #是否对任务的输出数据压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec     #用到的压缩类
mapreduce.map.output.compress=true     #是否对map阶段的输出进行压缩
mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec     #同上
hive.exec.compress.output=true    #hive端数据压缩，⭐️⭐️3.x的spark之后共用上面map的压缩策略，但是2.x的版本有一个mapred.map.output.compress.codec，使用的时候注意版本
spark.sql.parquet.compression.codec=snappy    #如果表数据存储类型是parquet，那就要另行制定压缩方式，默认是snappy，可以选择gzip、lzo、或者uncompressed不压缩

6、sql任务shuffer阶段，read数据时的分区数，用来提升shuffer读取效率

spark.sql.shuffle.partitions=200

7、sql任务自适应分区数查询（AQE），注意同时配置了AQE的合并和倾斜时，会先合并，再调整倾斜，设计到的分区大小，建议50～300M

spark.sql.adaptive.enabled=true                               # 开启aqe
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true             # 自动合并分区
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum=100    # 初始的分区数。默认为spark.sql.shuffle.partitions的值
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum=1     # 最小的分区数。默认为spark.sql.shuffle.partitions的值，一般不另行配置
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.maxPartitionNum=1     # 最大的分区数。一般不另行配置因为有上面的最大任务限制
spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=128M           # 每个分区建议大小（默认单位字节） ⭐️⭐️注意这个配置在3.x之后支持
spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=128M     #设置shuffer阶段后下一阶段任务输入预期的数据大小，一般不另行配置
spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled=true	  #允许在自适应时采用本地进程优化shuffer，分险是如果报错，这部分日志无法聚合到yarn
spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled=true                         # 开启数据倾斜时join检测
spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor=5          # 默认5，当某个分区大小大于所有分区的大小中间值5倍，就打散数据
spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes=256M   #通过直接指定分区大小的阈值来决定是否打散分区， 默认256M，和上面的参数一起生效，用来因对不同的情况

spark.sql.mergesmallfilesize=256M  #分区建议大小  ⭐️⭐️注意这个配置在3.x之后废弃

对于AQE的分区数，一定要知道不是说你设置多少，web页面上就能直观的体现出来多少，执行计划上是以task的形式展示执行计划的，而task和分区是两个东西，因此你要有那种感觉，来调整分区数，这种感觉只能靠经验去喂，就和神枪手一样

8、任务容器的动态伸缩

spark.dynamicAllocation.enabled=true                  # 开启动态收缩容器资源默认false
spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=true	 # shuffle动态跟踪，默认true
spark.dynamicAllocation.initialExecutors	     # 初始化申请资源
spark.dynamicAllocation.maxExecutors	         # 最大容器个数
spark.dynamicAllocation.minExecutors	         # 最小容器个数
spark.dynamicAllocation.executorAllocationRatio	 # 这个用来设置动态容器资源模式下，容器自身的占用核数为多少，默认为1，一般不另行配置

9、是否对分区做动态裁剪，默认true，这个配置一般不关，它目的就是优化执行，开启后你可以在spark的任务web界面看到有的执行计划就被skip了，当然skip不全是因为它，容器的动态伸缩和自适应分区数也会造成。

spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled

10、spark-sql提供了Hint，需要你去查看官方文档https://spark.apache.org/docs/3.5.2/sql-ref-syntax-qry-select-hints.html#content，看的时候注意你用的版本，这个就是在写sql的时候加入建议的执行计划，比如当你希望sql执行的时候直接指定希望的分区数，你可以写成如下的格式，但是这种方式其实就是嫌少了用户使用时的代码量，一般用的不多

SELECT /*+ COALESCE(3) */ * FROM t;

11、core任务设置并行度，这个配置一般不直接在任务外配置，有需要的话调用算子的parallelism方法了

spark.default.parallelism=10

12、存储内存占用比例，这个配置越大留给shuffer和计算本身的内存就越少，反之越小跑任务的时候数据暂时落盘的次数就越频繁，默认值0.5

spark.memory.storageFraction=0.5

对于落盘的阈值，在整个spark中有个spark.reducer.maxReqSizeShuffleToMem参数，用来直接用数据大小来控制落盘时机，但是该参数变动很频繁，不同版本名称也不一样，所以一般不用

13、kryo序列化时使用的缓存大小，这个配置是当你有需要让driver调用collect收集大量数据到driver端，可能会抛buffer limit exceeded异常，这个时候就要调大该参数

spark.kryoserializer.buffer=64k

14、第13点设置的是缓存大小，这个配置设置的是driver收集数据使用的内存资源最大是多少，默认1g，0表示不限制

spark.driver.maxResultSize=1g

15、下一个数据块定位次数，在数据落盘的时候如果网络延迟等极端原因会导致driver定位数据块写入位置时，收不到任何datanode的回馈，这个时候可以尝试调大这个值，一般不会遇到，博主只遇到过一次，出现问题的时候会抛出Unable to close file because the last block does not have enough number of replicas异常，对应的bug在spark2.7.4已修复，这个配置的默认值是5，挂了就设置为6

dfs.client.block.write.locateFollowingBlock.retries=5

16、shuffle write时，会先写到BufferedOutputStream缓冲区中，然后再写到磁盘，该参数就是缓存区大小，默认32k，建议设置为64k，这个配置是数据量不较大的时候，减少一些系列化次数，和让小文件聚合异曲同工，设置的时候注意要和17平衡

spark.shuffle.file.buffer=32k

17、shuffle溢写磁盘过程中需要将数据序列化和反序列化，这个参数是一个批次处理的条数，默认是10000，需要的话调大该值，2万5万都可以，但是一定要成比例的设置16的配置值

spark.shuffle.spill.batchSize=10000

18、shuffle read拉取数据时，由于网络异常或者gc导致拉取失败，会自动重试，改参数就是配置重试次数，在数据量达到十亿、百亿级别的时候，最好调大该参数以增加稳定性，默认是3次，建议设置为10到20。

spark.shuffle.io.maxRetries=3

19、该参数是 spark.shuffle.io.maxRetries的重试间隔，默认是0.5s。

spark.shuffle.io.retryWait=500

20、shuffle read拉取数据时的缓存区大小，也就是一次拉取的数据大小，默认64，计算单位是M，要注意的它是从n个节点上，一次总共拉取64M数据，而不是从单个节点获取64M。并且它拉取数据时，并行的发送n个请求，每个请求拉取的最大长度是 64M / n，但是实际拉取时都是以block为最小单位的，所以实际获取的有可能会大于64M / n。所以这个配置就有点迷，属于理论上不行，但实际由于block大小而不得不行的配置

spark.reducer.maxSizeInFlight=64

在你对上面缓存区的大小做修改的时候，不要设置的太大，因为要考虑下面的这个配置

spark.reducer.maxReqsInFlight=Int.MaxValue

该配置用来限制每个批次拉数据时，能够发出的请求数上限，默认是scala中Int类型的最大值，一般不另行改动，但是如果你缓存区大小设置的不合理，或者碰上任务生产的中间文件普遍不大，造成spark为了靠近你设置的缓存区大小文件请求一次性发出去很多，这就会造成大量的网络IO导致任务失败，遇到这种情况，要先使用文件聚合，然后考虑AQE、最后调整任务资源，因为前面两个对资源的消耗是有一定的影响的，总之再次就是想告诉你有这种顾虑存在，至于这个上限限制一般不改

21、spark允许你限制每个reduce任务，能够对执行计划中的某个datanode上获取最多多少个数据块，不过一般遇不到改的情况，和上面缓存区面临的请求数一样是一个要知道的概念

spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress=Int.MaxValue

22、修改系列化方式，这里的序列化是针对shuffle、广播和rdd cache的序列化方式，默认使用java的序列化方式org.apache.spark.serializer.JavaSerializer性能比较低，所以一般都使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer ，至于spark task的序列化由参数spark.closure.serializer配置，目前只支持JavaSerializer。

spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerializer

23、如果你的数据类型是Parquet，且使用spark计算引擎处理hive数据，要注意这个配置，用来决定是否采用spark自己的Serde来解析Parquet文件；Spark SQL为了更好的性能，在读取hive metastore创建的parquet文件时，会采用自己Parquet Serde，而不是采用hive的Parquet Serde来序列化和反序列化，由于两者底层实现差异比较大，所以很容易造成null值和decimal精度问题，默认为true，设为false即可(会采用与hive相同的Serde)。

spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=true

如果你操作spark要对hive表的Parquet类型数据写入的时候一定要注意下面的配置。

spark.sql.parquet.writeLegacyFormat

这个参数用来决定是否使用hive的方式来写Parquet文件，这是由于decimal精度上两者的实现有差别，导致hive读取spark创建的Parquet文件会报错，在hive中decimal类型是固定的用int32来表示，而标准的parquet规范约定，根据精度的不同会采用int32和int64来存储，而spark就是采用的标准的parquet格式，所以对于精度不同decimal的，底层的存储类型有变化，所以使用spark存储的parquet文件，在使用hive读取时报错，因此要将spark.sql.parquet.writeLegacyFormat(默认false)配置设为true，即采用与hive相同的format类来写parquet文件

24、和上面的Parquet一样，orc数据spark和hive的底层实现也不太一样，因此如果你用spark处理hive的orc数据，要注意下面两个配置

spark.sql.hive.convertMetaStoreOrc=true

这个配置用来决定spark读取orc的时候是否转换成spark内部的Parquet格式的表，如果你的orc数据来自于hive，就要设置为false

spark.sql.orc.impl=native

该配置决定spark用那种方式解析orc数据，默认的native，是内置的，但是如果数据来自于hive，就要配置成hive