摘要:Spark 参数调优，可以大大提高工作中程序的运行效率。

下面简单介绍一下这些常用的调优参数

属性名称 默认值 含义

spark.yarn.am.memory 512m client模式下，YARN Application Master使用的内存总量

spark.yarn.am.cores 1 client模式下，Application Master使用的cpu数量

spark.driver.cores 1 cluster模式下，driver使用的cpu core数量，driver与Application Master运行在一个进程中，所以也控制了Application Master的cpu数量

spark.yarn.am.waitTime 100s cluster模式下，Application Master要等待SparkContext初始化的时长; client模式下，application master等待driver来连接它的时长

spark.yarn.submit.file.replication hdfs副本数 作业写到hdfs上的文件的副本数量，比如工程jar，依赖jar，配置文件等，最小一定是1

spark.yarn.preserve.staging.files false 如果设置为true，那么在作业运行完之后，会避免工程jar等文件被删除掉

spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms 3000 application master向resourcemanager发送心跳的间隔，单位ms

spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval 200ms application master在有pending住的container分配需求时，立即向resourcemanager发送心跳的间隔

spark.yarn.max.executor.failures executor数量*2，最小3 整个作业判定为失败之前，executor最大的失败次数

spark.yarn.historyServer.address 无 spark history server的地址

spark.yarn.dist.archives 无 每个executor都要获取并放入工作目录的archive

spark.yarn.dist.files 无 每个executor都要放入的工作目录的文件

spark.executor.instances 2 默认的executor数量

spark.yarn.executor.memoryOverhead executor内存10% 每个executor的堆外内存大小，用来存放诸如常量字符串等东西

spark.yarn.driver.memoryOverhead driver内存7% 同上

spark.yarn.am.memoryOverhead AM内存7% 同上

spark.yarn.am.port 随机 application master端口

spark.yarn.jar 无 spark jar文件的位置

spark.yarn.access.namenodes 无 spark作业能访问的hdfs namenode地址

spark.yarn.containerLauncherMaxThreads 25 application master能用来启动executor container的最大线程数量

spark.yarn.am.extraJavaOptions 无 application master的jvm参数

spark.yarn.am.extraLibraryPath 无 application master的额外库路径

spark.yarn.maxAppAttempts 提交spark作业最大的尝试次数

spark.yarn.submit.waitAppCompletion true cluster模式下，client是否等到作业运行完再退出

本文转自  ChinaUnicom110  51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/xingyue2011/1952570