spark官方配置参数详解

以下是整理的Spark中的一些配置参数，官方文档请参考Spark Configuration。

Spark提供三个位置用来配置系统：

• Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置
• 环境变量：可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置。例如IP地址、端口等信息
• 日志配置：可以通过log4j.properties配置

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Spark属性

Spark属性控制大部分的应用程序设置，并且为每个应用程序分别配置它。这些属性可以直接在SparkConf上配置，然后传递给SparkContext。SparkConf 允许你配置一些通用的属性（如master URL、应用程序名称等等）以及通过set()方法设置的任意键值对。例如，我们可以用如下方式创建一个拥有两个线程的应用程序。

val conf = new SparkConf()
             .setMaster("local[2]")
             .setAppName("CountingSheep")
             .set("spark.executor.memory", "1g")
val sc = new SparkContext(conf)

动态加载Spark属性

在一些情况下，你可能想在SparkConf中避免硬编码确定的配置。例如，你想用不同的master或者不同的内存数运行相同的应用程序。Spark允许你简单地创建一个空conf。

val sc = new SparkContext(new SparkConf())

然后你在运行时设置变量：

./bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.shuffle.spill=false
  --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" myApp.jar

Spark shell和spark-submit工具支持两种方式动态加载配置。第一种方式是命令行选项，例如--master，如上面shell显示的那样。spark-submit可以接受任何Spark属性，用--conf参数表示。但是那些参与Spark应用程序启动的属性要用特定的参数表示。运行./bin/spark-submit --help将会显示选项的整个列表。

bin/spark-submit也会从conf/spark-defaults.conf中读取配置选项，这个配置文件中，每一行都包含一对以空格或者等号分开的键和值。例如：

spark.master            spark://5.6.7.8:7077
spark.executor.memory   512m
spark.eventLog.enabled  true
spark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

任何标签指定的值或者在配置文件中的值将会传递给应用程序，并且通过SparkConf合并这些值。在SparkConf上设置的属性具有最高的优先级，其次是传递给spark-submit或者spark-shell的属性值，最后是spark-defaults.conf文件中的属性值。

优先级顺序：

SparkConf > CLI > spark-defaults.conf

查看Spark属性

在http://:4040上的应用程序Web UI在Environment标签中列出了所有的Spark属性。这对你确保设置的属性的正确性是很有用的。

注意：只有通过spark-defaults.conf, SparkConf以及命令行直接指定的值才会显示。对于其它的配置属性，你可以认为程序用到了默认的值。

可用的属性

控制内部设置的大部分属性都有合理的默认值，一些最通用的选项设置如下：

应用程序属性

属性名称	默认值	含义
spark.app.name	(none)	你的应用程序的名字。这将在UI和日志数据中出现
spark.driver.cores	1	driver程序运行需要的cpu内核数
spark.driver.maxResultSize	1g	每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制。设置的值应该不小于1m，0代表没有限制。如果总大小超过这个限制，程序将会终止。大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误（依赖于spark.driver.memory和JVM中对象的内存消耗）。
spark.driver.memory	512m	driver进程使用的内存数
spark.executor.memory	512m	每个executor进程使用的内存数。和JVM内存串拥有相同的格式（如512m,2g）
spark.extraListeners	(none)	注册监听器，需要实现SparkListener
spark.local.dir	/tmp	Spark中暂存空间的使用目录。在Spark1.0以及更高的版本中，这个属性被SPARK_LOCAL_DIRS(Standalone, Mesos)和LOCAL_DIRS(YARN)环境变量覆盖。
spark.logConf	false	当SparkContext启动时，将有效的SparkConf记录为INFO。
spark.master	(none)	集群管理器连接的地方

运行环境

属性名称	默认值	含义
spark.driver.extraClassPath	(none)	附加到driver的classpath的额外的classpath实体。
spark.driver.extraJavaOptions	(none)	传递给driver的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用--driver-class-path设置。
spark.driver.extraLibraryPath	(none)	指定启动driver的JVM时用到的库路径
spark.driver.userClassPathFirst	false	(实验性)当在driver中加载类时，是否用户添加的jar比Spark自己的jar优先级高。这个属性可以降低Spark依赖和用户依赖的冲突。它现在还是一个实验性的特征。
spark.executor.extraClassPath	(none)	附加到executors的classpath的额外的classpath实体。这个设置存在的主要目的是Spark与旧版本的向后兼容问题。用户一般不用设置这个选项
spark.executor.extraJavaOptions	(none)	传递给executors的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用SparkConf对象或者spark-submit脚本用到的spark-defaults.conf文件设置。堆内存可以通过spark.executor.memory设置
spark.executor.extraLibraryPath	(none)	指定启动executor的JVM时用到的库路径
spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles	(none)	设置被系统保留的最近滚动日志文件的数量。更老的日志文件将被删除。默认没有开启。
spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes	(none)	executor日志的最大滚动大小。默认情况下没有开启。值设置为字节
spark.executor.logs.rolling.strategy	(none)	设置executor日志的滚动(rolling)策略。默认情况下没有开启。可以配置为time和size。对于time，用spark.executor.logs.rolling.time.interval设置滚动间隔；对于size，用spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes设置最大的滚动大小
spark.executor.logs.rolling.time.interval	daily	executor日志滚动的时间间隔。默认情况下没有开启。合法的值是daily, hourly, minutely以及任意的秒。
spark.files.userClassPathFirst	false	(实验性)当在Executors中加载类时，是否用户添加的jar比Spark自己的jar优先级高。这个属性可以降低Spark依赖和用户依赖的冲突。它现在还是一个实验性的特征。
spark.python.worker.memory	512m	在聚合期间，每个python worker进程使用的内存数。在聚合期间，如果内存超过了这个限制，它将会将数据塞进磁盘中
spark.python.profile	false	在Python worker中开启profiling。通过sc.show_profiles()展示分析结果。或者在driver退出前展示分析结果。可以通过sc.dump_profiles(path)将结果dump到磁盘中。如果一些分析结果已经手动展示，那么在driver退出前，它们再不会自动展示
spark.python.profile.dump	(none)	driver退出前保存分析结果的dump文件的目录。每个RDD都会分别dump一个文件。可以通过ptats.Stats()加载这些文件。如果指定了这个属性，分析结果不会自动展示
spark.python.worker.reuse	true	是否重用python worker。如果是，它将使用固定数量的Python workers，而不需要为每个任务fork()一个Python进程。如果有一个非常大的广播，这个设置将非常有用。因为，广播不需要为每个任务从JVM到Python worker传递一次
spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName]	(none)	通过EnvironmentVariableName添加指定的环境变量到executor进程。用户可以指定多个EnvironmentVariableName，设置多个环境变量
spark.mesos.executor.home	driver side SPARK_HOME	设置安装在Mesos的executor上的Spark的目录。默认情况下，executors将使用driver的Spark本地（home）目录，这个目录对它们不可见。注意，如果没有通过 spark.executor.uri指定Spark的二进制包，这个设置才起作用
spark.mesos.executor.memoryOverhead	executor memory * 0.07, 最小384m	这个值是spark.executor.memory<