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1.背景
要了解spark参数调优，首先需要清楚一部分背景资料Spark SQL的执行原理，方便理解各种参数对任务的具体影响。
一条SQL语句生成执行引擎可识别的程序，解析（Parser）、优化（Optimizer）、执行（Execution） 三大过程。其中Spark SQL 解析和优化如下图
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Parser模块：未解析的逻辑计划，将SparkSql字符串解析为一个抽象语法树/AST。语法检查，不涉及表名字段。
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Analyzer模块：解析后的逻辑计划，该模块会遍历整个AST，并对AST上的每个节点进行数据类型的绑定以及函数绑定，然后根据元数据信息Catalog对数据表中的字段和基本函数进行解析。
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Optimizer模块：该模块是Catalyst的核心，主要分为RBO和CBO两种优化策略，其中RBO是基于规则优化（谓词下推(Predicate Pushdown) 、常量累加(Constant Folding) 、列值裁剪(Column Pruning)），CBO是基于代价优化。
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SparkPlanner模块：优化后的逻辑执行计划OptimizedLogicalPlan依然是逻辑的，并不能被Spark系统理解，此时需要将OptimizedLogicalPlan转换成physical plan（物理计划），如join算子BroadcastHashJoin、ShuffleHashJoin以及SortMergejoin 。
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CostModel模块：主要根据过去的性能统计数据，选择最佳的物理执行计划。这个过程的优化就是CBO（基于代价优化）。
在实际Spark执行完成一个数据生产任务（执行一条SQL）的基本过程：
（1）对SQL进行语法分析，生成逻辑执行计划
（2）从Hive metastore server获取表信息，结合逻辑执行计划生成并优化物理执行计划
（3）根据物理执行计划向Yarn申请资源（executor），调度task到executor执行。
（4）从HDFS读取数据，任务执行，任务执行结束后将数据写回HDFS。
上述运行过程
过程 （2）主要是driver的处理能力
过程 （3）主要是executor 、driver的处理能力、作业运行行为
本文从作业的运行过程（2）（3）各选择一个参数介绍从而了解运行过程。
目前的spark参数以及相关生态的参数列表几百个：
Hadoop参数：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
hive参数：Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation
spark参数：spark 配置参数 Configuration - Spark 3.5.0 Documentation
spark 优化参数 Performance Tuning - Spark 3.5.0 Documentation
spark 执行参数 Spark SQL and DataFrames - Spark 2.0.0 Documentation
各个公司自定义参数：set spark.sql.insertRebalancePartitionsBeforeWrite.enabled = true
其他网上参考的参数：Hive常用参数总结-CSDN博客
参数列表
| 参数类型 |
参数 |
设置值 |
描述 |
| 资源利用 |
spark.driver.memory |
5g |
--driver-memory 5G 每个exector的内存大小，后缀"k", "m", "g" or "t" |
| input split |
spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize; spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize； |
BI 、ETL 、HYBRID |
|
| shuffle |
spark.sql.shuffle.partitions |
200 |
|
| spark.default.parallelism |
80, 100, 200, 300 |
||
| join |
1.spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy 参数
1. 参数作用：参数控制在读取ORC表时生成split的策略，影响任务执行时driver压力和mapper 数量。
2. 参数介绍 ： 参数来源于hive ：hive.exec.orc.split.strategy官方定义如下图，当任务执行开始时，ORC有三种分割文件的策略 BI 、ETL 、HYBRID（默认）
HYBRID模式：文件数过多和文件小的场景下，当文件数大于mapper count (总文件大小/hadoop默认分割大小128M) 且文件大小小于HDFS默认(128M)的大小。
ETL：生成分割文件之前首先读取ORC文件的footer（存储文件信息的文件），
BI： 直接分割文件，没有访问HDFS上的数据。
ORC文件的footer是什么？
ORC 文件原理：全称 Optimized Row Columnar 1.ORC是一个文件格式比较高效的读取、写入、处理hive数据。（我之前理解是一个高效压缩文件）。2.序列化和压缩： intger和String 序列化。按照文件块增量的压缩。
文件结构：三级结构：stripes 存在具体的数据行组（索引、数据行、stripe footer 的信息），file footer 文件的辅助信息（stripe的列表、每个stripe行数、列的数据类型、列上聚合信息 最大值最小值），psotscipt 文件的压缩参数和压缩后的大小。
3.使用方法和场景： 因此ETL模式下读取的file footer是每个orc文件块的辅助信息。对于一些较大的ORC表，footer可能非常大，ETL模式下读取大量hdfs的数据信息切分文件，导致driver的开销压力过大，这种情况适用BI模式比较合适。
一些配合使用参数 如：spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize; spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize; map输入最小最大分割块，maxsize 和minsize在输入端控制ORC文件的分割合并。当spark 从hive表中读取数据是会创建一个HadoopRDD的实例，HadoopRDD根据computeSplitSize方法分割文件（org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat ） Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) 源代码Source code，因此文件表的小文件过多3M大小，根据公式一个小文件就是一个split分割生成大量的patitions，导致tasks数量就巨大，整个任务性能瓶颈可能在读取资源数据缓解。
文件分割源码
spark.sql.files.maxPartitionBytes 单partition的最大字节数， 为了防止把已经设置好的分割块再次合并，可以将 set spark.hadoopRDD.targetBytesInPartition=-1。
2.spark.sql.shuffle.partitions
参数作用: 在任务有shuffle时候（join或者聚合场景下）控制partitions的数量。
参数介绍：
| Property Name |
Default |
meaning |
链接 |
翻译 |
不同点 |
共同点 |
| spark.sql.shuffle.partitions |
200 |
Configures the number of partitions to use when shuffling data for joins or aggregations. |
Spark SQL and DataFrames - Spark 2.0.0 Documentation |
Spark SQL中shuffle过程中Partition的数量 |
仅适用于DataFrame ，group By, join 触发数据shuffle，因此这些数据转换后的结果会导致分区大小需要通过Spark.sql.shuffle.partitions 中设置的值。 |
配置shuffle partitions 的数量 |
| spark.default.parallelism |
For distributed shuffle operations like reduceByKeyand join, the largest number of partitions in a parent RDD. For operations like parallelizewith no parent RDDs, it depends on the cluster manager:
|
Default number of partitions in RDDs returned by transformations like join, reduceByKey, and parallelize when not set by user. |
Configuration - Spark 3.5.0 Documentation |
1.reduceByKey 1.若当前RDD执行shuffle操算子如reducebykey 和join ，则为在父RDD中最大的partition数。 |
spark.default.parallelism 是随 RDD 引入的，当用户未设置时候，返回reduceByKey(), groupByKey(), join() 转换的默认分区数，仅适用于RDD。 |
参数用法：在提交作业的通过 --conf 来修改这两个设置的值，方法如下：或者
spark-submit --conf spark.sql.shuffle.partitions=300 --conf spark.default.parallelism=300
sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "300")
sqlContext.setConf("spark.default.parallelism", "300”)
参数介绍2.0：chatGPT3.5 的答案
理解spark的并行度：
-
资源的并行 exector数和cpu core数
-
数据的并行 spark作业在各个stage的task 的数量是并行执行，task数量设置成Spark Application总CPU core数量的2~3倍，同时尽量提升Spark运行效率和速度；
扩展： flink 的并行度
参考文档：
1.Spark SQL底层执行流程详解（好文收藏）-腾讯云开发者社区-腾讯云 spark 执行原理
2.ORC 参数：Configuration Properties - Apache Hive - Apache Software Foundation
3.ORC文件定义： LanguageManual ORC - Apache Hive - Apache Software Foundation
4.oRC解读： 深入理解ORC文件结构-CSDN博客
5.hadoop input： How does Spark SQL decide the number of partitions it will use when loading data from a Hive table? - Stack Overflow
6.文件分割：从源码看Spark读取Hive表数据小文件和分块的问题 - 掘金， How does Spark SQL decide the number of partitions it will use when loading data from a Hive table? - Stack Overflow
7.spark手册：How to Set Apache Spark Executor Memory - Spark By {Examples}
8.并行： performance - What is the difference between spark.sql.shuffle.partitions and spark.default.parallelism? - Stack Overflow
9.flink的并行 ： 并行执行 | Apache Flink
10.reducebykey ：scala - reduceByKey: How does it work internally? - Stack Overflow
11.key values : 4. Working with Key/Value Pairs - Learning Spark [Book]
12.spark并行： Spark调优之 -- Spark的并行度深入理解（别再让资源浪费了）_spark并行度-CSDN博客
13.场景： spark SQL 任务参数调优1文章来源地址https://uudwc.com/A/dbxm9