一、任务调参
1.1 spark.executor.memory
executor执行分配的内存大小
1.2 spark.executor.cores
executor执行分配的核数
1.3 spark.executor.instances
需要的executor个数，等同num-executors，可以使用 spark.dynamicAllocation.enabled
1.4 spark.executor.memoryOverhead="1024m'
这个参数表示每个executor配备的可使用的堆外内存大小。在调spark应用程序时可能经常会碰到OOM，然后错误日志中提示让提高这个参数指定的值的情况。这种情况其实多发生在有数据倾斜的情况，这个调整经常是治标不治本，解决倾斜是根本。默认情况是配置的executor内存容量的10%
1.5 spark.executor.extraJavaOptions
Jvm参数值，我们有时候发现我们的job突然跑的很慢，一方面可以去看看Yarn上的资源分配情况，另一方面也可以没看看是不是有大量的时间用来做GC导致的。
例：最大的堆外内存：spark.executor.extraJavaOptions="-XX:MaxDirectMemorySize=1G"
1.6 spark.dynamicAllocation.enabled
可以避免使用spark.executor.instances或num-executors，使用动态资源分配，动态分配可以使的 Spark 的应用在有后续积压的在等待的 task 时请求 executor，并且在空闲时释放这些 executor
1.7 推测执行
推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他Executor上运行的实例。spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启
--conf spark.speculation=true
--conf spark.speculation.interval=100
--conf spark.speculation.quantile=0.9
--conf spark.speculation.multiplier=1.5
（1）当spark.speculation设置为true时，就会对task开启推测执行，也就是在一个stage下跑的慢的tasks有机会重新启动；
（2）spark.speculation.interval，100ms，Spark检测tasks推测机制的间隔时间；
（3）spark.speculation.quantile，0.9，当一个stage下多少百分比的tasks运行完毕后才开启推测执行机制，0.9即90%的任务都运行完毕后开启推测执行；
（4）spark.speculation.multiplier，1.5，一个task的运行时间是所有task的运行时间中位数的几倍时，才会被认为该task需要重新启动。
1.8 配置metastore
配置[hive/in-memory]作为metastore，默认in-memory
在写非SQL代码时，SparkSession初始化时默认是用in-memory，不会加载hive-site.xml，如果需要访问元数据，需要在初始化时添加enableHiveSupport，设置metastore为hive
spark.sql.catalogImplementation="hive"
1.9 提升Shuffle计算性能
spark.shuffle.service.enabled=true
NodeManager中一个长期运行的辅助服务，用于提升Shuffle计算性能。默认为false，表示不启用该功能。
spark.shuffle.service.port 7337
Shuffle服务监听数据获取请求的端口。可选配置，默认值为“7337”
1.10 动态分区
hive.exec.dynamic.partition="true"
hive.exec.dynamic.partition.mode="nonstrict"
1.11 设置类型隐式转换
Hive 默认支持隐式转换，Spark需要设置以下参数来有限度支持隐式转换
spark.sql.storeAssignmentPolicy=LEGACY
1.12 小文件合并问题
Spark SQL在写入数据的时候是并行写入，并没有一个合并的过程。小文件过多，会增大Namenode的压力，同时对查询性能也有很大影响。通常在Hive中可以引入 hive.spark.mergefiles=true 来为hive的执行计划增加一个合并Job，但Spark SQL不支持这个做法。
spark.sql.adaptive.enabled=true; --动态调整Shuffle Partition
spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=262144000; --合并连续的随机播放分区，以避免执行过多的小任务。
spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions=200; --reduce个数区间最大值，同时也是shuffle分区数的初始值
spark.sql.adaptive.forceApply=true; --强制开启AQE
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.parallelismFirst=false; --不适用默认并行度设置
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionSize =52428800; --动态合并