🌟Spark常用参数解释✨

在大数据的世界里，Apache Spark 是一款非常流行的分布式计算框架，而合理配置其参数能显著提升任务执行效率。今天，让我们一起探索 Spark 的一些常用参数，帮助你更好地优化 Spark 集群性能！💻

首先，`spark.executor.memory` 是每个 Executor 可用的内存大小，建议根据实际业务需求调整，避免资源浪费或不足。其次，`spark.executor.cores` 决定了每个 Executor 分配的核心数，适当增加可以提高并行度。此外，`spark.sql.shuffle.partitions` 是 SQL 查询中 Shuffle 操作的分区数量，默认值为 200，可根据数据量调整以优化性能。最后，别忘了设置 `spark.network.timeout` 来防止因网络延迟导致的任务失败，确保稳定运行。

通过这些参数的灵活运用，你的 Spark 应用将更加高效！💪 更多深入技巧，请关注hzp666的博客~📚