Spark中的spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism参数：理解与设置

在Apache Spark中， spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism 是两个重要的系统参数，它们分别控制了Spark SQL查询执行时的shuffle分区的数量和RDD（Resilient Distributed Dataset）的默认并行度。理解这两个参数的含义和作用，并根据实际应用场景进行合理的设置，对于优化Spark作业的性能至关重要。
1. spark.sql.shuffle.partitions
spark.sql.shuffle.partitions 参数定义了Spark SQL查询执行时shuffle操作的分区数量。shuffle是Spark中一种重要的数据重分区操作，用于将数据从一个分区重新分配到另一个分区，以便在分布式计算中进行数据重分区。这个参数的设置会影响shuffle操作的性能和资源消耗。
默认情况下， spark.sql.shuffle.partitions 的值为200。这个值可以根据实际应用的需求进行调整。如果数据量较大，且计算节点数量有限，可能需要降低这个值以减少资源竞争；反之，如果数据量较小，或者计算节点资源充足，可以适当增加这个值以提高并行度。
2. spark.default.parallelism
spark.default.parallelism 参数定义了RDD的默认并行度，即每个RDD默认被分成多少个分区进行并行处理。这个参数的设置会影响Spark作业的并行度和资源利用率。
默认情况下， spark.default.parallelism 的值为300。这个值同样可以根据实际应用的需求进行调整。如果数据量较大，且计算节点数量有限，可能需要降低这个值以减少资源竞争；反之，如果数据量较小，或者计算节点资源充足，可以适当增加这个值以提高并行度。
如何设置这两个参数？
在调整这两个参数时，需要综合考虑数据量、计算节点数量、集群负载等多个因素。以下是一些通用的建议：