内存管理
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.memory.fraction |
0.75 |
堆内存中用于执行、混洗和存储（缓存）的比例。这个值越低，则执行中溢出到磁盘越频繁，同时缓存被逐出内存也更频繁。这个配置的目的，是为了留出用户自定义数据结构、内部元数据使用的内存。推荐使用默认值。请参考this description. |
spark.memory.storageFraction |
0.5 |
不会被逐出内存的总量，表示一个相对于 spark.memory.fraction的比例。这个越高，那么执行混洗等操作用的内存就越少，从而溢出磁盘就越频繁。推荐使用默认值。更详细请参考 this description. |
spark.memory.offHeap.enabled |
true |
如果true，Spark会尝试使用堆外内存。启用 后，spark.memory.offHeap.size必须为正数。 |
spark.memory.offHeap.size |
0 |
堆外内存分配的大小（绝对值）。这个设置不会影响堆内存的使用，所以你的执行器总内存必须适应JVM的堆内存大小。必须要设为正数。并且前提是 spark.memory.offHeap.enabled=true. |
spark.memory.useLegacyMode |
false |
是否使用老式的内存管理模式（1.5以及之前）。老模式在堆内存管理上更死板，使用固定划分的区域做不同功能，潜在的会导致过多的数据溢出到磁盘（如果不小心调整性能）。必须启用本参数，以下选项才可用：
spark.shuffle.memoryFraction
spark.storage.memoryFraction
spark.storage.unrollFraction
|
spark.shuffle.memoryFraction |
0.2 |
（废弃）必须先启用spark.memory.useLegacyMode这个才有用。
混洗阶段用于聚合和协同分组的JVM堆内存比例。在任何指定的时间，所有用于混洗的内存总和不会超过这个上限，超出的部分会溢出到磁盘上。如果溢出台频繁，考虑增加spark.storage.memoryFraction的大小。 |
spark.storage.memoryFraction |
0.6 |
（废弃）必须先启用spark.memory.useLegacyMode这个才有用。
Spark用于缓存数据的对内存比例。这个值不应该比JVM 老生代（old generation）对象所占用的内存大，默认是60%的堆内存，当然你可以增加这个值，同时配置你所用的老生代对象占用内存大小。 |
spark.storage.unrollFraction |
0.2 |
（废弃）必须先启用spark.memory.useLegacyMode这个才有用。
Spark块展开的内存占用比例。如果没有足够的内存来完整展开新的块，那么老的块将被抛弃。 |
执行行为
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.broadcast.blockSize |
4m |
TorrentBroadcastFactory每个分片大小。太大会减少广播时候的并发数（更慢了）；如果太小，BlockManager可能会给出性能提示。 |
spark.broadcast.factory |
org.apache.spark.broadcast.
TorrentBroadcastFactory |
广播算法的实现。 |
spark.cleaner.ttl |
(infinite) |
Spark记住任意元数据的保留时间（秒）。周期性的清理能保证比这个更老的元数据将被遗忘（删除）。这对于长期运行的Spark作业非常有用（如，一些7*24运行）。注意，RDD持久化到内存中后，过了这么长时间以后，也会被清理掉（这。。。是不是有点坑！）。 |
spark.executor.cores |
YARN模式下默认1；如果是独立部署，则是worker节点上所有可用的core。 |
单个执行器可用的core数。仅针对YARN和独立部署模式。独立部署时，单个worker节点上会运行多个执行器（executor），只要worker上有足够的core。否则，每个应用在单个worker上只会启动一个执行器。 |
spark.default.parallelism |
对于reduceByKey和join这样的分布式混洗（shuffle）算子，等于父RDD中最大的分区。对于parallelize这样没有父RDD的算子，则取决于集群管理器：
- Local mode: number of cores on the local machine — 本地模式：机器的core数
- Mesos fine grained mode: 8 — Mesos细粒度模式：8
- Others: total number of cores on all executor nodes or 2, whichever is larger — 其他：所有执行器节点上core的数量 或者 2，这两数取较大的
|
如果用户没有在参数里指定，这个属性是默认的RDD transformation算子分区数，如：join，reduceByKey，parallelize等。 |
spark.executor.heartbeatInterval |
10s |
执行器心跳间隔（报告心跳给驱动器）。心跳机制使驱动器了解哪些执行器还活着，并且可以从心跳数据中获得执行器的度量数据。 |
spark.files.fetchTimeout |
60s |
获取文件的通讯超时，所获取的文件是通过在驱动器上调用SparkContext.addFile()添加的。 |
spark.files.useFetchCache |
true |
如果设为true（默认），则同一个spark应用的不同执行器之间，会使用一二共享缓存来拉取文件，这样可以提升同一主机上运行多个执行器时候，任务启动的性能。如果设为false，这个优化就被禁用，各个执行器将使用自己独有的缓存，他们拉取的文件也是各自有一份拷贝。如果在NFS文件系统上使用本地文件系统，可以禁用掉这个优化（参考SPARK-6313） |
spark.files.overwrite |
false |
SparkContext.addFile()添加的文件已经存在，且内容不匹配的情况下，是否覆盖。 |
spark.hadoop.cloneConf |
false |
如设为true，对每个任务复制一份Hadoop Configuration对象。启用这个可以绕过Configuration线程安全问题（SPARK-2546 ）。默认这个是禁用的，很多job并不会受这个issue的影响。 |
spark.hadoop.validateOutputSpecs |
true |
如设为true，在saveAsHadoopFile及其变体的时候，将会验证输出（例如，检查输出目录是否存在）。对于已经验证过或确认存在输出目录的情况，可以禁用这个。我们建议不要禁用，除非你确定需要和之前的spark版本兼容。可以简单的利用Hadoop 文件系统API手动删掉已存在的输出目录。这个设置会被Spark Streaming StreamingContext生成的job忽略，因为Streaming需要在回复检查点的时候，覆盖已有的输出目录。 |
spark.storage.memoryMapThreshold |
2m |
spark从磁盘上读取一个块后，映射到内存块的最小大小。这阻止了spark映射过小的内存块。通常，内存映射块是有开销的，应该比接近或小于操作系统的页大小。 |
spark.externalBlockStore.blockManager |
org.apache.spark.storage.TachyonBlockManager |
用于存储RDD的外部块管理器（文件系统）的实现。
文件系统URL由spark.externalBlockStore.url决定。 |
spark.externalBlockStore.baseDir |
System.getProperty(“java.io.tmpdir”) |
外部块存储存放RDD的目录。文件系统URL由spark.externalBlockStore.url决定。也可以是逗号分隔的目录列表（Tachyon文件系统） |
spark.externalBlockStore.url |
tachyon://localhost:19998 for Tachyon |
所使用的外部块存储文件系统URL。 |
网络
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.akka.frameSize |
128 |
“control plane” 通讯中所允许的最大消息大小（MB）。通常，只应用于map输出数据的大小信息，这些信息会在执行器和驱动器之间传递。如果你的job包含几千个map和reduce任务，你可能需要增大这个设置。 |
spark.akka.heartbeat.interval |
1000s |
设这么大的值，是为了禁用Akka传输失败检测器。也可以重新启用，如果你想用这个特性（但不建议）。设成较大的值可以减少网络开销，而较小的值（1秒左右）可能会对Akka的失败检测更有用。如有需要，可以调整这个值和spark.akka.heartbeat.pauses的组合。一种可能需要使用失败检测的情形是：用一个敏感的失败检测，可以快速识别并逐出不稳定的执行器。然而，在真实的spark集群中，这通常不是GC暂停或网络延迟造成的。除此之外，启用这个还会导致过多的心跳数据交换，从而造成网络洪峰。 |
spark.akka.heartbeat.pauses |
6000s |
设这么大的值，是为了禁用Akka传输失败检测器。也可以重新启用，如果你想用这个特性（但不建议）。这个是可接受的Akka心跳暂停时间。这个可以用来控制对GC暂停敏感程度。如有需要，可以调整这个值和spark.akka.heartbeat.interval的组合。 |
spark.akka.threads |
4 |
用于通讯的actor线程数。如果驱动器机器上有很多CPU core，你可以适当增大这个值。 |
spark.akka.timeout |
100s |
Spark节点之间通讯超时。 |
spark.blockManager.port |
(random) |
块管理器（block manager）监听端口。在驱动器和执行器上都有。 |
spark.broadcast.port |
(random) |
驱动器HTTP广播server监听端口。这和torrent广播没有关系。 |
spark.driver.host |
(local hostname) |
驱动器主机名。用于和执行器以及独立部署时集群master通讯。 |
spark.driver.port |
(random) |
驱动器端口。用于和执行器以及独立部署时集群master通讯。 |
spark.executor.port |
(random) |
执行器端口。用于和驱动器通讯。 |
spark.fileserver.port |
(random) |
驱动器HTTP文件server监听端口。 |
spark.network.timeout |
120s |
所有网络交互的默认超时。这个配置是以下属性的默认值：
spark.core.connection.ack.wait.timeout,
spark.akka.timeout,
spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs,
spark.shuffle.io.connectionTimeout,spark.rpc.askTimeout or
spark.rpc.lookupTimeout |
spark.port.maxRetries |
16 |
绑定一个端口的最大重试次数。如果指定了一个端口（非0），每个后续重试会在之前尝试的端口基础上加1，然后再重试绑定。本质上，这确定了一个绑定端口的范围，就是 [start port, start port + maxRetries] |
spark.replClassServer.port |
(random) |
驱动器HTTP class server的监听端口。只和spark shell相关。 |
spark.rpc.numRetries |
3 |
RPC任务最大重试次数。RPC任务最多重试这么多次。 |
spark.rpc.retry.wait |
3s |
RPC请求操作重试前等待时间。 |
spark.rpc.askTimeout |
120s |
RPC请求操作超时等待时间。 |
spark.rpc.lookupTimeout |
120s |
RPC远程端点查询超时。 |
调度
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.cores.max |
(not set) |
如果运行在独立部署集群模式（standalone deploy cluster）或者Mesos集群粗粒度共享模式（Mesos cluster in “coarse-grained” sharing mode），这个值决定了spark应用可以使用的最大CPU总数（应用在整个集群中可用CPU总数，而不是单个机器）。如果不设置，那么独立部署时默认为spark.deploy.defaultCores，Mesos集群则默认无限制（即所有可用的CPU）。 |
spark.locality.wait |
3s |
为了数据本地性最长等待时间（spark会根据数据所在位置，尽量让任务也启动于相同的节点，然而可能因为该节点上资源不足等原因，无法满足这个任务分配，spark最多等待这么多时间，然后放弃数据本地性）。数据本地性有多个级别，每一级别都是等待这么多时间（同一进程、同一节点、同一机架、任意）。你也可以为每个级别定义不同的等待时间，需要设置spark.locality.wait.node等。如果你发现任务数据本地性不佳，可以增加这个值，但通常默认值是ok的。 |
spark.locality.wait.node |
spark.locality.wait |
单独定义同一节点数据本地性任务等待时间。你可以设为0，表示忽略节点本地性，直接跳到下一级别，即机架本地性（如果你的集群有机架信息）。 |
spark.locality.wait.process |
spark.locality.wait |
单独定义同一进程数据本地性任务等待时间。这个参数影响试图访问特定执行器上的缓存数据的任务。 |
spark.locality.wait.rack |
spark.locality.wait |
单独定义同一机架数据本地性等待时间。 |
spark.scheduler.maxRegisteredResourcesWaitingTime |
30s |
调度开始前，向集群管理器注册使用资源的最大等待时间。 |
spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio |
0.8 for YARN mode；
0.0 for standalone mode and Mesos coarse-grained mode |
调度启动前，需要注册得到资源的最小比例（注册到的资源数 / 需要资源总数）（YARN模式下，资源是执行器；独立部署和Mesos粗粒度模式下时资源是CPU core【spark.cores.max是期望得到的资源总数】）。可以设为0.0~1.0的一个浮点数。不管job是否得到了最小资源比例，最大等待时间都是由spark.scheduler.maxRegisteredResourcesWaitingTime控制的。 |
spark.scheduler.mode |
FIFO |
提交到同一个SparkContext上job的调度模式（scheduling mode）。另一个可接受的值是FAIR，而FIFO只是简单的把job按先来后到排队。对于多用户服务很有用。 |
spark.scheduler.revive.interval |
1s |
调度器复活worker的间隔时间。 |
spark.speculation |
false |
如果设为true，将会启动推测执行任务。这意味着，如果stage中有任务执行较慢，他们会被重新调度到别的节点上执行。 |
spark.speculation.interval |
100ms |
Spark检查慢任务的时间间隔。 |
spark.speculation.multiplier |
1.5 |
比任务平均执行时间慢多少倍的任务会被认为是慢任务。 |
spark.speculation.quantile |
0.75 |
对于一个stage来说，完成多少百分比才开始检查慢任务，并启动推测执行任务。 |
spark.task.cpus |
1 |
每个任务分配的CPU core。 |
spark.task.maxFailures |
4 |
单个任务最大失败次数。应该>=1。最大重试次数 = spark.task.maxFailures – 1 |
动态分配
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.dynamicAllocation.enabled |
false |
是否启用动态资源分配特性，启用后，执行器的个数会根据工作负载动态的调整（增加或减少）。注意，目前在YARN模式下不用。更详细信息，请参考：here该特性依赖于 spark.shuffle.service.enabled 的启用。同时还和以下配置相关：spark.dynamicAllocation.minExecutors, spark.dynamicAllocation.maxExecutors以及 spark.dynamicAllocation.initialExecutors |
spark.dynamicAllocation
.executorIdleTimeout |
60s |
动态分配特性启用后，空闲时间超过该配置时间的执行器都会被移除。更详细请参考这里：description |
spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout |
infinity |
动态分配特性启用后，包含缓存数据的执行器如果空闲时间超过该配置设置的时间，则被移除。更详细请参考：description |
spark.dynamicAllocation.initialExecutors |
spark
.dynamicAllocation
.minExecutors |
动态分配开启后，执行器的初始个数 |
spark.dynamicAllocation.maxExecutors |
infinity |
动态分配开启后，执行器个数的上限 |
spark.dynamicAllocation.minExecutors |
0 |
动态分配开启后，执行器个数的下限 |
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout |
1s |
动态分配启用后，如果有任务积压的持续时间长于该配置设置的时间，则申请新的执行器。更详细请参考：description |
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout |
schedulerBacklogTimeout |
和spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout类似，只不过该配置对应于随后持续的执行器申请。更详细请参考： description |
安全
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.acls.enable |
false |
是否启用Spark acls（访问控制列表）。如果启用，那么将会检查用户是否有权限查看或修改某个作业（job）。注意，检查的前提是需要知道用户是谁，所以如果用户是null，则不会做任何检查。你可以在Spark UI上设置过滤器（Filters）来做用户认证，并设置用户名。 |
spark.admin.acls |
Empty |
逗号分隔的用户列表，在该列表中的用户/管理员将能够访问和修改所有的Spark作业（job）。如果你的集群是共享的，并且有集群管理员，还有需要调试的开发人员，那么这个配置会很有用。如果想让所有人都有管理员权限，只需把该配置设置为”*” |
spark.authenticate |
false |
设置Spark是否认证集群内部连接。如果不是在YARN上运行，请参考 spark.authenticate.secret |
spark.authenticate.secret |
None |
设置Spark用于内部组件认证的秘钥。如果不是在YARN上运行，且启用了 spark.authenticate，那么该配置必须设置 |
spark.authenticate.enableSaslEncryption |
false |
是否对Spark内部组件认证使用加密通信。该配置目前只有 block transfer service 使用。 |
spark.network.sasl.serverAlwaysEncrypt |
false |
是否对支持SASL认证的service禁用非加密通信。该配置目前只有 external shuffle service 支持。 |
spark.core.connection.ack.wait.timeout |
60s |
网络连接等待应答信号的超时时间。为了避免由于GC等导致的意外超时，你可以设置一个较大的值。 |
spark.core.connection.auth.wait.timeout |
30s |
网络连接等待认证的超时时间。 |
spark.modify.acls |
Empty |
逗号分隔的用户列表，在改列表中的用户可以修改Spark作业。默认情况下，只有启动该Spark作业的用户可以修改之（比如杀死该作业）。如果想要任何用户都可以修改作业，请将该配置设置为”*” |
spark.ui.filters |
None |
逗号分隔的过滤器class列表，这些过滤器将用于Spark web UI。这里的过滤器应该是一个标准的 javax servlet Filter 。每个过滤器的参数可以通过java系统属性来设置，如下：
spark.<class name of filer>.params=’param1=value1,param2=value2’例如：
-Dspark.ui.filters=com.test.filter1
-Dspark.com.test.filter1.params=’param1=foo,param2=testing’ |
spark.ui.view.acls |
Empty |
逗号分隔的用户列表，在该列表中的用户可以查看Spark web UI。默认，只有启动该Spark作业的用户可以查看之。如果需要让所有用户都能查看，只需将该配置设为”*” |
加密
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.ssl.enabled |
false |
是否启用SSL连接（在所有所支持的协议上）。所有SSL相关配置（spark.ssl.xxx，其中xxx是一个特定的配置属性），都是全局的。如果需要在某些协议上覆盖全局设置，那么需要在该协议命名空间上进行单独配置。使用 spark.ssl.YYY.XXX 来为协议YYY覆盖全局配置XXX。目前YYY的可选值有 akka（用于基于AKKA框架的网络连接） 和 fs（用于应广播和文件服务器） |
spark.ssl.enabledAlgorithms |
Empty |
逗号分隔的加密算法列表。这些加密算法必须是JVM所支持的。这里有个可用加密算法参考列表： this |
spark.ssl.keyPassword |
None |
在key-store中私匙对应的密码。 |
spark.ssl.keyStore |
None |
key-store文件路径。可以是绝对路径，或者以本组件启动的工作目录为基础的相对路径。 |
spark.ssl.keyStorePassword |
None |
key-store的密码。 |
spark.ssl.protocol |
None |
协议名称。该协议必须是JVM所支持的。这里有JVM支持的协议参考列表：this |
spark.ssl.trustStore |
None |
trust-store文件路径。可以是绝对路径，或者以本组件启动的工作目录为基础的相对路径。 |
spark.ssl.trustStorePassword |
None |
trust-store的密码 |
Spark Streaming [流式]
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.streaming.backpressure.enabled |
false |
是否启用Spark Streaming 的内部反压机制（spark 1.5以上支持）。启用后，Spark Streaming会根据当前批次的调度延迟和处理时长来控制接收速率，这样一来，系统的接收速度会和处理速度相匹配。该特性会在内部动态地设置接收速率。该速率的上限将由 spark.streaming.receiver.maxRate 和 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 决定（如果它们设置了的话）。 |
spark.streaming.blockInterval |
200ms |
在将数据保存到Spark之前，Spark Streaming接收器组装数据块的时间间隔。建议不少于50ms。关于Spark Streaming编程指南细节，请参考 performance tuning 这一节。 |
spark.streaming.receiver.maxRate |
not set |
接收速度的最大速率（每秒记录条数）。实际上，每个流每秒将消费这么多条记录。设置为0或者负数表示不限制速率。更多细节请参考： deployment guide |
spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable |
false |
是否启用接收器预写日志。所有的输入数据都会保存到预写日志中，这样在驱动器失败后，可以基于预写日志来恢复数据。更详细请参考：deployment guide |
spark.streaming.unpersist |
true |
是否强制Spark Streaming 自动从内存中清理掉所生成并持久化的RDD。同时，Spark Streaming收到的原始数据也将会被自动清理掉。如果设置为false，那么原始数据以及持久化的RDD将不会被自动清理，以便外部程序可以访问这些数据。当然，这将导致Spark消耗更多的内存。 |
spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown |
false |
如果设为true，Spark将会在JVM关闭时，优雅地关停StreamingContext，而不是立即关闭之。 |
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition |
not set |
在使用Kafka direct stream API时，从每个Kafka数据分区读取数据的最大速率（每秒记录条数）。更详细请参考：Kafka Integration guide |
spark.streaming.kafka.maxRetries |
1 |
驱动器连续重试的最大次数，这个配置是为了让驱动器找出每个Kafka分区上的最大offset（默认值为1，意味着驱动器将最多尝试2次）。只对新的Kafka direct stream API有效。 |
spark.streaming.ui.retainedBatches |
1000 |
Spark Streaming UI 以及 status API 中保留的最大批次个数。 |
SparkR
| 属性名 |
默认值 |
含义 |
spark.r.numRBackendThreads |
2 |
SparkR RBackEnd处理RPC调用的后台线程数 |
spark.r.command |
Rscript |
集群模式下，驱动器和worker上执行的R脚本可执行文件 |
spark.r.driver.command |
spark.r.command |
client模式的驱动器执行的R脚本。集群模式下会忽略 |
集群管理器
每个集群管理器都有一些额外的配置选项。详细请参考这里：
环境变量
有些Spark设置需要通过环境变量来设定，这些环境变量可以在${SPARK_HOME}/conf/spark-env.sh脚本（Windows下是conf/spark-env.cmd）中设置。如果是独立部署或者Mesos模式，这个文件可以指定机器相关信息（如hostname）。运行本地Spark应用或者submit脚本时，也会引用这个文件。
注意，conf/spark-env.sh默认是不存在的。你需要复制conf/spark-env.sh.template这个模板来创建，还有注意给这个文件附上可执行权限。
以下变量可以在spark-env.sh中设置：
| 环境变量 |
含义 |
JAVA_HOME |
Java安装目录（如果没有在PATH变量中指定） |
PYSPARK_PYTHON |
驱动器和worker上使用的Python二进制可执行文件（默认是python） |
PYSPARK_DRIVER_PYTHON |
仅在驱动上使用的Python二进制可执行文件（默认同PYSPARK_PYTHON） |
SPARKR_DRIVER_R |
SparkR shell使用的R二进制可执行文件（默认是R） |
SPARK_LOCAL_IP |
本地绑定的IP |
SPARK_PUBLIC_DNS |
Spark程序公布给其他机器的hostname |
另外，还有一些选项需要在Spark standalone cluster scripts里设置，如：每台机器上使用的core数量，和最大内存占用量。
spark-env.sh是一个shell脚本，因此一些参数可以通过编程方式来设定 – 例如，你可以获取本机IP来设置SPARK_LOCAL_IP。
日志配置
Spark使用log4j 打日志。你可以在conf目录下用log4j.properties来配置。复制该目录下已有的log4j.properties.template并改名为log4j.properties即可。
覆盖配置目录
默认Spark配置目录是”${SPARK_HOME}/conf”，你也可以通过 ${SPARK_CONF_DIR}指定其他目录。Spark会从这个目录下读取配置文件（spark-defaults.conf，spark-env.sh，log4j.properties等）
继承Hadoop集群配置
如果你打算用Spark从HDFS读取数据，那么有2个Hadoop配置文件必须放到Spark的classpath下：
- hdfs-site.xml，配置HDFS客户端的默认行为
- core-site.xml，默认文件系统名
这些配置文件的路径在不同发布版本中不太一样（如CDH和HDP版本），但通常都能在 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/conf目录下找到。一些工具，如Cloudera Manager，可以动态修改配置，而且提供了下载一份拷贝的机制。
要想让这些配置对Spark可见，请在${SPARK_HOME}/spark-env.sh中设置HADOOP_CONF_DIR变量。
转载自 并发编程网 - ifeve.com
