简述Spark参数（性能）调优 ？
在Spark中进行参数调优是优化作业性能的关键步骤。下面我将简要介绍一些主要的性能调优策略和相关参数：
- 内存和核心数的配置：
spark.executor.memory：设置每个执行器的内存大小。增加此值可以提高内存处理能力，但过高可能会导致执行器过多地占用资源。spark.executor.cores：决定每个执行器可以使用的核心数。合理的核心数可以提高并行处理能力。
- 序列化：
spark.serializer：Spark使用Kryo序列化可以比默认的Java序列化更有效地序列化对象，从而减少内存占用和网络传输开销。
- Shuffle调优：
spark.shuffle.compress：设置为true可以压缩Shuffle过程中的数据，减少磁盘和网络I/O。spark.shuffle.file.buffer：增大Shuffle写缓冲区可以减少磁盘I/O操作次数。spark.reducer.maxSizeInFlight：控制在Shuffle过程中每次从shuffle读取的最大数据量，影响网络带宽占用。
- 内存管理：
spark.memory.fraction：调整执行器内存中用于缓存和用户自定义数据结构的比例。spark.memory.storageFraction：调整内存管理中用于存储的内存比例，如RDD缓存。
- 数据分区：
- 调整数据的分区数（
repartition或coalesce方法）可以优化任务的并行度和资源利用率。
- 调整数据的分区数（
- 广播变量和累加器：
- 对于较小的数据集，使用广播变量可以减少数据传输。
- 累加器可用于有效地聚合数据。
- GC调优：
- 调整垃圾回收策略和相关参数可以减少GC对性能的影响。
- 数据本地性优化：
- 尽量保证数据处理的本地性，减少网络传输。
- 动态资源分配：
spark.dynamicAllocation.enabled：开启动态资源分配可以根据作业的需要动态调整集群资源。
这些参数和策略可以结合具体的应用场景和作业特性进行调整。调优的关键是找到最适合当前工作负载的参数设置，这通常需要根据实际运行情况进行多次测试和调整。