12 | 基础配置详解：哪些参数会影响应用程序稳定性？
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本文深入探讨了Spark的基础配置项，重点关注了内存配置的设置思路和原则。作者以Spark分布式应用开发为背景，强调了配置项对代码运行稳定性和性能的重要性。文章首先指出了配置项繁多的问题，然后从“跑得稳”和“跑得快”两个角度出发，整理了读者必须关注的配置项。在讲解内存配置时，作者详细解释了Executor Memory的划分和内存区域的含义，以及与之相关的配置项，如spark.executor.memory、spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction。针对不同的应用场景，作者提出了合理设置这些配置项的一般性原则，以保证程序的高速和稳定。文章还介绍了与CPU、内存、磁盘有关的配置项，以及它们的含义、作用与设置技巧。最后，文章提到了配置项的设置途径，包括配置文件、命令行参数和SparkConf对象。通过这些方式，读者可以灵活地设置配置项，满足不同的应用场景需求。整体而言，本文内容丰富，涵盖了Spark基础配置的重要性和设置原则，适合读者快速了解Spark配置的关键要点。
《零基础入门 Spark》，新⼈⾸单¥59
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- Geek_2dfa9a置顶关于何时何处配置Property这一块，官网文档有提及，属性主要分为两块：deploy相关和Spark Runtime Control（个人理解是任务运行相关， 即Driver，任务及其相关资源）相关。前面的比如“spark.driver.memory”, “spark.executor.instances”，适合放在spark-defaults.conf 后面的比如“spark.task.maxFailures”，适合在SparkConf（Driver）/spark-submit命令中指定。关于两处属性的覆盖问题： 通常情况优先级最高的是SparkConf，其次是spark-submit，最后是spark-defaults.conf，当然也有例外，“spark.driver.memory”, “spark.executor.instances”这两个属性在SparkConf设置也不会生效。 属性是也是细分的，按照官方文档分类： Application Properties 这块主要是任务相关的，应该对应开发自己设置，从生产角度来看，我觉得每个任务必须设置，甚至不应该有默认值。 Runtime Environment 任务运行相关，比如依赖存放的位置，这块可以统一设置，按需在任务里覆盖 Shuffle Behavior shuffle行为，大部分偏spark-defaults.conf统一设置，“spark.shuffle.service.enabled”配置值得一提， 开启后可以由统一服务维护shuffle的数据文件，避免Executor shuffle时意外终止导致的找不到shuffle文件。 Spark UI Compression and Serialization 压缩和序列化，在任务里按需设置，主要降低网络IO负载，但是肯定会带来CPU额外开销 Memory Management 内存，统一设置，按需在任务里覆盖 Execution Behavior 执行相关，统一设置，按需在任务里覆盖 Executor Metrics 执行指标，统一设置，按需在任务里覆盖，这块是不是用来分析性能瓶颈的？ Networking和Scheduling都是偏spark-defaults.conf统一设置，感觉没啥可以在任务里设置的 Barrier Execution Mode这块我分析应该是面向MPI模型（模型训练）和BSP模型（图计算）的，应该也是和任务相关的，说实话后面都不怎么看得懂了，都是猜的 Dynamic Allocation，Thread Configurations 这两个搞不太清楚 Security 安全，偏集群部署方向的配置多，可以统一配置
作者回复: 先不说每一类配置项的设置位置是否合理，单说老弟深入钻研的精神，尤为可嘉！！！顺便一提，ID可以改一下，这样大家对你印象更深~ 为了降低大家的学习成本，咱们确实没有逐个讲解每一类配置项，Configuration页面确实提供了种类繁多的配置选项，对于刚入门的同学非常不友好。老弟认真地把每一类都过了一遍，而且都分析了配置项的设置顺序，真的很赞👍！！！ 这里咱们不去深究具体每一类到底应该设置在哪个level，其实只要把握住配置项的一半设置原则，基本上就不会有太大的问题。对于不同（种类）的配置项，可以follow下面的设置原则（其实你把你分析的每个环节汇总，能得出一样的结论）： 1. 硬件资源类的（资源供给类：CPU、内存、磁盘、网络），spark-defaults.conf统一设置； 2. 全局服务类的（比如动态扩容、External shuffle services，安全，压缩，Spark UI，等等），spark-defaults.conf统一设置； 3. 任务粒度的配置（如Task重试、locality wait、是否推断speculative task，等等），用命令行，或是SparkConf，推荐用SparkConf，命令行不好管理~
2021-10-13210 
小新相反，如果你的应用场景是机器学习、或是图计算，这些计算任务往往需要反复消耗、迭代同一份数据，处理方式就不一样了。在这种情况下，咱们要充分利用 RDD Cache 提供的性能优势，自然就要把 sf 这个参数设置得稍大一些，从而让 Storage Memory 有足够的内存空间，来容纳需要频繁访问的分布式数据集。 就这个问题，想问一下，如果整个应用前期是ETL， 后期使用MLlib进行机器学习，那个参数可以代码里手动调整吗？作者回复: 可以的，老弟说的场景，其实挺普遍的，比如机器学习流水线就是这样，前期ETL做特征工程、样本工程，后期MLlib做模型训练。把应用分开就好了，每个应用内部，通过SparkConf来单独设置参数值，从而在应用层面对配置项做隔离设置
2021-12-013
Ebdaoli关于 1 core 1 task , 集群中总core 为 executors * cores 这一块，在SparkSQL 中设置 spark.shuffle.partitions 时，遵照总的并行度 设置为 总core 数的 2~3 倍, 避免在某些执行过快的task在执行完本次任务后，还有其他的任务可以执行，充分利用集群的资源，这里如果设置成4~5倍或者更大的倍数会对性能造成什么影响，是好的还是坏的？理论来说如果 并行度更多了，集群资源也是能充分利用，每个task 处理的数据量还会更少，这里有些困惑对于 2~3 倍的并行度设置的理解，所以能请老师帮忙分析下吗？作者回复: 好问题~ 这里不必拘泥于文中给出的2~3倍，这是个非常general、老套的经验之谈。2~3倍，仅仅是个起点，或者说设置并行度的思路，实际上并行度的设置，参考cores总数并不总是最好的，最佳的思路，还是参考数据分片大小。如果能够把分片大小控制在200MB左右，并行度实际上就是D/200MB，其中D是数据集总大小。目的还是充分利用CPU、像你说的：“避免在某些执行过快的task在执行完本次任务后，还有其他的任务可以执行，充分利用集群的资源”。不考虑数据集总大小D，单纯地设置2~3倍，或是4~5倍，其实是没有意义的~ 关于并行度的设置，内存、CPU设置，老弟可以参考性能调优篇的“三足鼎立”哈~
2022-02-251
WilliamD/P ~ m/c 老师，公式中的P与是 spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions有关，这里的P与这两者的关系具体是怎样的呢？具体是以那个为准呢？作者回复: 老弟实际上问的是spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions的区别。 1）spark.default.parallelism，这个用来控制RDD的默认并行度，HadoopRDD是自带并行度的（与HDFS文件分片一致），而用parallelize创建的RDD，在没有指定并行度的情况下，默认用spark.default.parallelism 2）spark.sql.shuffle.partitions，这个是reduce阶段默认的并行度，如果开发者没有明确指定的话 回到原来的问题，D/P ~ m/c，这里的P，指的是开发者要设置的并行度，如果不设置，那默认就是上面那两种情况。在D/P ~ m/c这个式子里面，D是固定的，是数据原始大小，P、m、c，都需要开发者设定，而他们3个的设置，可以参考这个公式，做到“三足鼎立”，尽量让等式两边平衡
2021-12-041- 小新D/P ~m/c与前面讲的一般把并发数设置为集群cores的2~3倍，有何关联。一个是讲局部Executor, 一个是整体优化概念是吗？
作者回复: 指的是数据集大小、并行度，与资源设置之间的关联关系，参考这个公式： D/P ~m/c 有利于做到数据分区之间，task与task之间的负载均衡，从而为应用的执行性能打下很好的基础。 其中D是数据集大小，P是并行度，m是每个Executors的内存大小，c是CPU核数。公式的意思是说，单个数据分片，与单个task能拿到的内存，是在同一个数量级，是相匹配的。这样一来，task与数据量相匹配，应用整体的计算效率，就不会差到哪里去
2021-12-011 
Zhenngspark.executor.instances参数是在Yarn的Spark集群中使用的，在Standalone集群中executor的个数是由spark.cores.max/spark.executor.cores 这两个参数决定的。我在Standalone集群中修改spark.executor.instances参数并不起作用作者回复: 是的，没错~
2022-03-03- 小李对于D/P ~ m/c，其中对于p和c比较好量化，存储尺寸D（若是压缩存储）势必加载到内存会有膨胀的情况，这对于Execution Memory（m）的设置是否会不好把握（需要加载一下数据看一下实际占用的内存大小）？
作者回复: D的话，可以精确估计，也即加载到内存后cache，然后通过执行计划来看实际内存消耗；另一种就是粗略估计，比较按照压缩比，大致算一个数字，也是可以的~
2022-01-14 
Unknown element老师 问下spark.local.dir是spark安装目录下的文件夹吗作者回复: 不是，这是个配置项，可以配置到任意操作系统目录，用来改善Shuffle中间文件存储，以及RDD Cache磁盘存储。
2021-10-084
LHJ_Stan老师，spark涉及的概念比较多，经常出现同一概念多个名词解释，譬如，数据分区、分片、partitions，这三者的区别，可以麻烦老师稍微再详细讲一讲吗？2023-03-01归属地：广东
