对付看把 到这里格式变化太大了，懒得调整了，这是大概spark1.5版本时候的一些参数默认值，现在2.x会有变化
这些皆可在 spark-default.conf配置，或者部分可在 sparkconf().set设置
应用程序属性
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.app.name | (none) | 你的应用程序的名字。这将在UI和日志数据中出现
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.cores | 1 | driver程序运行需要的cpu内核数
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.maxResultSize | 1g | 每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制
| | | 。设置的值应该不小于1m，0代表没有限制。如果总大小超过这个限制，程序将会终止。
| | | 大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误（依赖于spark.driver.
| | | memory和JVM中对象的内存消耗）。
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.memory | 512m | driver进程使用的内存数
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.memory | 512m | 每个executor进程使用的内存数。和JVM内存串拥有相同的格式（如512m,
| | | 2g）
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.extraListeners | (none) | 注册监听器，需要实现SparkListener
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.local.dir | /tmp | Spark中暂存空间的使用目录。在Spark1.0以及更高的版本中，这个属性被S
| | | PARK_LOCAL_DIRS(Standalone, Mesos)和LOCAL
| | | _DIRS(YARN)环境变量覆盖。
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.logConf | false | 当SparkContext启动时，将有效的SparkConf记录为INFO。
|--------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.master | (none) | 集群管理器连接的地方
|--------------------------------------------------------------------------------------------
运行环境
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.extraClassPath | (none) | 附加到driver的classpath的额外的classpath实体。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.extraJavaOptions | (none) | 传递给driver的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个
| | | 选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用--drive
| | | r-class-path设置。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.extraLibraryPath | (none) | 指定启动driver的JVM时用到的库路径
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.userClassPathFirst | false | (实验性)当在driver中加载类时，是否用户添加的jar比Spark自己的ja
| | | r优先级高。这个属性可以降低Spark依赖和用户依赖的冲突。它现在还是一个实验性
| | | 的特征。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.extraClassPath | (none) | 附加到executors的classpath的额外的classpath实体。这个
| | | 设置存在的主要目的是Spark与旧版本的向后兼容问题。用户一般不用设置这个选项
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.extraJavaOptions | (none) | 传递给executors的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，
| | | 在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用Spar
| | | kConf对象或者spark-submit脚本用到的spark-defaults
| | | .conf文件设置。堆内存可以通过spark.executor.memory设置
| | |
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.extraLibraryPath | (none) | 指定启动executor的JVM时用到的库路径
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles | (none) | 设置被系统保留的最近滚动日志文件的数量。更老的日志文件将被删除。默认没有开启。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes | (none) | executor日志的最大滚动大小。默认情况下没有开启。值设置为字节spark1.4 已经废弃 使用spark.executor.logs.rolling.maxSize
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.logs.rolling.strategy | (none) | 设置executor日志的滚动(rolling)策略。默认情况下没有开启。可以配
| | | 置为time和size。对于time，用spark.executor.logs.
| | | rolling.time.interval设置滚动间隔；对于size，用spar
| | | k.executor.logs.rolling.size.maxBytes设置最
| | | 大的滚动大小
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.logs.rolling.time.interval | daily | executor日志滚动的时间间隔。默认情况下没有开启。合法的值是daily,
| | | hourly, minutely以及任意的秒。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.files.userClassPathFirst | false | (实验性)当在Executors中加载类时，是否用户添加的jar比Spark自己
| | | 的jar优先级高。这个属性可以降低Spark依赖和用户依赖的冲突。它现在还是一个
| | | 实验性的特征。
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.python.worker.memory | 512m | 在聚合期间，每个python worker进程使用的内存数。在聚合期间，如果内存
| | | 超过了这个限制，它将会将数据塞进磁盘中
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.python.profile | false | 在Python worker中开启profiling。通过sc.show_pro
| | | files()展示分析结果。或者在driver退出前展示分析结果。可以通过sc.
| | | dump_profiles(path)将结果dump到磁盘中。如果一些分析结果已
| | | 经手动展示，那么在driver退出前，它们再不会自动展示
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.python.profile.dump | (none) | driver退出前保存分析结果的dump文件的目录。每个RDD都会分别dump一
| | | 个文件。可以通过ptats.Stats()加载这些文件。如果指定了这个属性，分析
| | | 结果不会自动展示
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.python.worker.reuse | true | 是否重用python worker。如果是，它将使用固定数量的Python wo
| | | rkers，而不需要为每个任务fork()一个Python进程。如果有一个非常大
| | | 的广播，这个设置将非常有用。因为，广播不需要为每个任务从JVM到Python w
| | | orker传递一次
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName] | (none) | 通过EnvironmentVariableName添加指定的环境变量到execu
| | | tor进程。用户可以指定多个EnvironmentVariableName，设置
| | | 多个环境变量
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.mesos.executor.home | driver | side SPARK_HOME 设置安装在Mesos的executor上的Sp
| | | ark的目录。默认情况下，executors将使用driver的Spark本地（
| | | home）目录，这个目录对它们不可见。注意，如果没有通过 spark.execu
| | | tor.uri指定Spark的二进制包，这个设置才起作用
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.mesos.executor.memoryOverhead | executor | memory * 0.07, 最小384m 这个值是spark.executo
| | | r.memory的补充。它用来计算mesos任务的总内存。另外，有一个7%的硬编
| | | 码设置。最后的值将选择spark.mesos.executor.memoryOv
| | | erhead或者spark.executor.memory的7%二者之间的大者
|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Shuffle行为
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.reducer.maxMbInFlight | 48 | 从递归任务中同时获取的map输出数据的最大大小（mb）。因为每一个输出都需要我们
| | | 创建一个缓存用来接收，这个设置代表每个任务固定的内存上限，所以除非你有更大的内存
| | | ，将其设置小一点
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.blockTransferService | netty | 实现用来在executor直接传递shuffle和缓存块。有两种可用的实现：ne
| | | tty和nio。基于netty的块传递在具有相同的效率情况下更简单
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.compress | true | 是否压缩map操作的输出文件。一般情况下，这是一个好的选择。
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.consolidateFiles | false | 如果设置为”true”，在shuffle期间，合并的中间文件将会被创建。创建更少
| | | 的文件可以提供文件系统的shuffle的效率。这些shuffle都伴随着大量递归
| | | 任务。当用ext4和dfs文件系统时，推荐设置为”true”。在ext3中，因为
| | | 文件系统的限制，这个选项可能机器（大于8核）降低效率
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.file.buffer.kb | 32 | 每个shuffle文件输出流内存内缓存的大小，单位是kb。这个缓存减少了创建只中
| | | 间shuffle文件中磁盘搜索和系统访问的数量
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.io.maxRetries | 3 | Netty only，自动重试次数
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.io.numConnectionsPerPeer | 1 | Netty only
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.io.preferDirectBufs | true | Netty only
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.io.retryWait | 5 | Netty only
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.manager | sort | 它的实现用于shuffle数据。有两种可用的实现：sort和hash。基于sor
| | | t的shuffle有更高的内存使用率
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.memoryFraction | 0.2 | 如果spark.shuffle.spill为true，shuffle中聚合和合并
| | | 组操作使用的java堆内存占总内存的比重。在任何时候，shuffles使用的所有
| | | 内存内maps的集合大小都受这个限制的约束。超过这个限制，spilling数据将
| | | 会保存到磁盘上。如果spilling太过频繁，考虑增大这个值
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold | 200 | (Advanced) In the sort-based shuffle man
| | | ager, avoid merge-sorting data if there
| | | is no map-side aggregation and there are
| | | at most this many reduce partitions
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.spill | true | 如果设置为”true”，通过将多出的数据写入磁盘来限制内存数。通过spark.s
| | | huffle.memoryFraction来指定spilling的阈值
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.shuffle.spill.compress | true | 在shuffle时，是否将spilling的数据压缩。压缩算法通过spark.i
| | | o.compression.codec指定。
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Spark UI
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.eventLog.compress | false | 是否压缩事件日志。需要spark.eventLog.enabled为true
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.eventLog.dir | file:///tmp/spark-events | Spark事件日志记录的基本目录。在这个基本目录下，Spark为每个应用程序创建
| | | 一个子目录。各个应用程序记录日志到直到的目录。用户可能想设置这为统一的地点，像H
| | | DFS一样，所以历史文件可以通过历史服务器读取
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.eventLog.enabled | false | 是否记录Spark的事件日志。这在应用程序完成后，重新构造web UI是有用的
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.killEnabled | true | 运行在web UI中杀死stage和相应的job
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.port | 4040 | 你的应用程序dashboard的端口。显示内存和工作量数据
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.retainedJobs | 1000 | 在垃圾回收之前，Spark UI和状态API记住的job数
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.retainedStages | 1000 | 在垃圾回收之前，Spark UI和状态API记住的stage数
|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
压缩和序列化
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.broadcast.compress | true | 在发送广播变量之前是否压缩它
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.closure.serializer | org.apache.spark.serializer.JavaSerializer | 闭包用到的序列化类。目前只支持java序列化器
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.io.compression.codec | snappy | 压缩诸如RDD分区、广播变量、shuffle输出等内部数据的编码解码器。默认情况
| | | 下，Spark提供了三种选择：lz4、lzf和snappy，你也可以用完整的类名
| | | 来制定。
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.io.compression.lz4.block.size | 32768 | LZ4压缩中用到的块大小。降低这个块的大小也会降低shuffle内存使用率
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.io.compression.snappy.block.size | 32768 | Snappy压缩中用到的块大小。降低这个块的大小也会降低shuffle内存使用率
| | |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryo.classesToRegister | (none) | 如果你用Kryo序列化，给定的用逗号分隔的自定义类名列表表示要注册的类
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryo.referenceTracking | true | 当用Kryo序列化时，跟踪是否引用同一对象。如果你的对象图有环，这是必须的设置。
| | | 如果他们包含相同对象的多个副本，这个设置对效率是有用的。如果你知道不在这两个场景
| | | ，那么可以禁用它以提高效率
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryo.registrationRequired | false | 是否需要注册为Kyro可用。如果设置为true，然后如果一个没有注册的类序列化，
| | | Kyro会抛出异常。如果设置为false，Kryo将会同时写每个对象和其非注册类
| | | 名。写类名可能造成显著地性能瓶颈。
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryo.registrator | (none) | 如果你用Kryo序列化，设置这个类去注册你的自定义类。如果你需要用自定义的方式注
| | | 册你的类，那么这个属性是有用的。否则spark.kryo.classesToRe
| | | gister会更简单。它应该设置一个继承自KryoRegistrator的类
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryoserializer.buffer.max.mb | 64 | Kryo序列化缓存允许的最大值。这个值必须大于你尝试序列化的对象
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.kryoserializer.buffer.mb | 0.064 | Kyro序列化缓存的大小。这样worker上的每个核都有一个缓存。如果有需要，缓
| | | 存会涨到spark.kryoserializer.buffer.max.mb设置
| | | 的值那么大。
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.rdd.compress | true | 是否压缩序列化的RDD分区。在花费一些额外的CPU时间的同时节省大量的空间
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.serializer | org.apache.spark.serializer.JavaSerializer | 序列化对象使用的类。默认的Java序列化类可以序列化任何可序列化的java对象但
| | | 是它很慢。所有我们建议用org.apache.spark.serializer.
| | | KryoSerializer
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.serializer.objectStreamReset | 100 | 当用org.apache.spark.serializer.JavaSerial
| | | izer序列化时，序列化器通过缓存对象防止写多余的数据，然而这会造成这些对象的垃
| | | 圾回收停止。通过请求’reset’，你从序列化器中flush这些信息并允许收集老
| | | 的数据。为了关闭这个周期性的reset，你可以将值设为-1。默认情况下，每一百个
| | | 对象reset一次
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
运行时行为
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.broadcast.blockSize | 4096 | TorrentBroadcastFactory传输的块大小，太大值会降低并发，太
| | | 小的值会出现性能瓶颈
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.broadcast.factory | org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory | broadcast实现类
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.cleaner.ttl | (infinite) | spark记录任何元数据（stages生成、task生成等）的持续时间。定期清理
| | | 可以确保将超期的元数据丢弃，这在运行长时间任务是很有用的，如运行7*24的spa
| | | rkstreaming任务。RDD持久化在内存中的超期数据也会被清理
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.default.parallelism | 本地模式：机器核数；Mesos：8；其他：max(executor的core，2) | 如果用户不设置，系统使用集群中运行shuffle操作的默认任务数（groupBy
| | | Key、 reduceByKey等）
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.heartbeatInterval | 10000 | executor 向 the driver 汇报心跳的时间间隔，单位毫秒
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.files.fetchTimeout | 60 | driver 程序获取通过SparkContext.addFile()添加的文件
| | | 时的超时时间，单位秒
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.files.useFetchCache | true | 获取文件时是否使用本地缓存
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.files.overwrite | false | 调用SparkContext.addFile()时候是否覆盖文件
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.hadoop.cloneConf | false | 每个task是否克隆一份hadoop的配置文件
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.hadoop.validateOutputSpecs | true | 是否校验输出
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.storage.memoryFraction | 0.6 | Spark内存缓存的堆大小占用总内存比例，该值不能大于老年代内存大小，默认值为0
| | | .6，但是，如果你手动设置老年代大小，你可以增加该值
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.storage.memoryMapThreshold | 2097152 | 内存块大小
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.storage.unrollFraction | 0.2 | Fraction of spark.storage.memoryFraction
| | | to use for unrolling blocks in memory.
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.tachyonStore.baseDir | System.getProperty(“java.io.tmpdir”) | Tachyon File System临时目录
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.tachyonStore.url | tachyon://localhost:19998 | Tachyon File System URL
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
网络
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.host | (local | hostname) driver监听的主机名或者IP地址。这用于和execut
| | | ors以及独立的master通信
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.driver.port | (random) | driver监听的接口。这用于和executors以及独立的master通信
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.fileserver.port | (random) | driver的文件服务器监听的端口
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.broadcast.port | (random) | driver的HTTP广播服务器监听的端口
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.replClassServer.port | (random) | driver的HTTP类服务器监听的端口
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.blockManager.port | (random) | 块管理器监听的端口。这些同时存在于driver和executors
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.executor.port | (random) | executor监听的端口。用于与driver通信
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.port.maxRetries | 16 | 当绑定到一个端口，在放弃前重试的最大次数
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.frameSize | 10 | 在”control plane”通信中允许的最大消息大小。如果你的任务需要发送大
| | | 的结果到driver中，调大这个值
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.threads | 4 | 通信的actor线程数。当driver有很多CPU核时，调大它是有用的
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.timeout | 100 | Spark节点之间的通信超时。单位是秒
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.heartbeat.pauses | 6000 | This is set to a larger value to disable
| | | failure detector that comes inbuilt akk
| | | a. It can be enabled again, if you plan
| | | to use this feature (Not recommended). A
| | | cceptable heart beat pause in seconds fo
| | | r akka. This can be used to control sens
| | | itivity to gc pauses. Tune this in combi
| | | nation of spark.akka.heartbeat.interval
| | | and spark.akka.failure-detector.threshol
| | | d if you need to.
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.failure-detector.threshold | 300.0 | This is set to a larger value to disable
| | | failure detector that comes inbuilt akk
| | | a. It can be enabled again, if you plan
| | | to use this feature (Not recommended). T
| | | his maps to akka’s akka.remote.transport
| | | -failure-detector.threshold. Tune this i
| | | n combination of spark.akka.heartbeat.pa
| | | uses and spark.akka.heartbeat.interval i
| | | f you need to.
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.akka.heartbeat.interval | 1000 | This is set to a larger value to disable
| | | failure detector that comes inbuilt akk
| | | a. It can be enabled again, if you plan
| | | to use this feature (Not recommended). A
| | | larger interval value in seconds reduce
| | | s network overhead and a smaller value (
| | | ~ 1 s) might be more informative for ak
| | | ka’s failure detector. Tune this in comb
| | | ination of spark.akka.heartbeat.pauses a
| | | nd spark.akka.failure-detector.threshold
| | | if you need to. Only positive use case
| | | for using failure detector can be, a sen
| | | sistive failure detector can help evict
| | | rogue executors really quick. However th
| | | is is usually not the case as gc pauses
| | | and network lags are expected in a real
| | | Spark cluster. Apart from that enabling
| | | this leads to a lot of exchanges of hear
| | | t beats between nodes leading to floodin
| | | g the network with those.
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
调度相关属性
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.task.cpus | 1 | 为每个任务分配的内核数
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.task.maxFailures | 4 | Task的最大重试次数
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.scheduler.mode | FIFO | Spark的任务调度模式，还有一种Fair模式
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.cores.max | 无 | 当应用程序运行在Standalone集群或者粗粒度共享模式Mesos集群时，应用
| | | 程序向集群请求的最大CPU内核总数（不是指每台机器，而是整个集群）。如果不设置，
| | | 对于Standalone集群将使用spark.deploy.defaultCor
| | | es中数值，而Mesos将使用集群中可用的内核
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.mesos.coarse | False | 如果设置为true，在Mesos集群中运行时使用粗粒度共享模式
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.speculation | False | 以下几个参数是关于Spark推测执行机制的相关参数。此参数设定是否使用推测执行机
| | | 制，如果设置为true则spark使用推测执行机制，对于Stage中拖后腿的Ta
| | | sk在其他节点中重新启动，并将最先完成的Task的计算结果最为最终结果
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.speculation.interval | 100 | Spark多长时间进行检查task运行状态用以推测，以毫秒为单位
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.speculation.quantile | 无 | 推测启动前，Stage必须要完成总Task的百分比
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.speculation.multiplier | 1.5 | 比已完成Task的运行速度中位数慢多少倍才启用推测
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.locality.wait | 3000 | 以下几个参数是关于Spark数据本地性的。本参数是以毫秒为单位启动本地数据tas
| | | k的等待时间，如果超出就启动下一本地优先级别的task。该设置同样可以应用到各优
| | | 先级别的本地性之间（本地进程 -> 本地节点 -> 本地机架 -> 任意节点 ）
| | | ，当然，也可以通过spark.locality.wait.node等参数设置不同
| | | 优先级别的本地性
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.locality.wait.process | spark.locality.wait | 本地进程级别的本地等待时间
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.locality.wait.node | spark.locality.wait | 本地节点级别的本地等待时间
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.locality.wait.rack | spark.locality.wait | 本地机架级别的本地等待时间
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.scheduler.revive.interval | 1000 | 复活重新获取资源的Task的最长时间间隔（毫秒），发生在Task因为本地资源不足
| | | 而将资源分配给其他Task运行后进入等待时间，如果这个等待时间内重新获取足够的资
| | | 源就继续计算
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dynamic Allocation
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.enabled | false | 是否开启动态资源搜集
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout | 600 |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.initialExecutors | spark.dynamicAllocation.minExecutors |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.maxExecutors | Integer.MAX_VALUE |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.minExecutors | 0 |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout | 5 |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout | schedulerBacklogTimeout |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
安全
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.authenticate | false | 是否Spark验证其内部连接。如果不是运行在YARN上，请看spark.auth
| | | enticate.secret
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.authenticate.secret | None | 设置Spark两个组件之间的密匙验证。如果不是运行在YARN上，但是需要验证，这
| | | 个选项必须设置
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.core.connection.auth.wait.timeout | 30 | 连接时等待验证的实际。单位为秒
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.core.connection.ack.wait.timeout | 60 | 连接等待回答的时间。单位为秒。为了避免不希望的超时，你可以设置更大的值
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.filters | None | 应用到Spark web UI的用于过滤类名的逗号分隔的列表。过滤器必须是标准的
| | | javax servlet Filter。通过设置java系统属性也可以指定每个
| | | 过滤器的参数。spark.<class filter="" name="" of="">.para
| | | ms=‘param1=value1,param2=value2‘。例如-Dspa
| | | rk.ui.filters=com.test.filter1、-Dspark.c
| | | om.test.filter1.params=‘param1=foo,param
| | | 2=testing‘
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.acls.enable | false | 是否开启Spark acls。如果开启了，它检查用户是否有权限去查看或修改job
| | | 。UI利用使用过滤器验证和设置用户
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ui.view.acls | empty | 逗号分隔的用户列表，列表中的用户有查看Spark web UI的权限。默认情况下
| | | ，只有启动Spark job的用户有查看权限
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.modify.acls | empty | 逗号分隔的用户列表，列表中的用户有修改Spark job的权限。默认情况下，只有
| | | 启动Spark job的用户有修改权限
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.admin.acls | empty | 逗号分隔的用户或者管理员列表，列表中的用户或管理员有查看和修改所有Spark j
| | | ob的权限。如果你运行在一个共享集群，有一组管理员或开发者帮助debug，这个选
| | | 项有用
|---------------------------------------------------------------------------------------------------------
加密
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.enabled | false | 是否开启ssl
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.enabledAlgorithms | Empty | JVM支持的加密算法列表，逗号分隔
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.keyPassword | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.keyStore | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.keyStorePassword | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.protocol | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.trustStore | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.ssl.trustStorePassword | None |
|----------------------------------------------------------------------------------------------
Spark Streaming
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 属性名称 | 默认值 | 含义
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.streaming.blockInterval | 200 | 在这个时间间隔（ms）内，通过Spark Streaming receivers
| | | 接收的数据在保存到Spark之前，chunk为数据块。推荐的最小值为50ms
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.streaming.receiver.maxRate | infinite | 每秒钟每个receiver将接收的数据的最大记录数。有效的情况下，每个流将消耗至
| | | 少这个数目的记录。设置这个配置为0或者-1将会不作限制
|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| spark.streaming.receiver.writeAheadLogs.enable | false | Enable write ahead logs for receivers. A
| | | ll the input data received through recei
| | | vers will be saved to write ahead logs t
| | | hat will allow it to be recovered after
| | | driver failures
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| spark.streaming.unpersist | true | 强制通过Spark Streaming生成并持久化的RDD自动从Spark内存中
| | | 非持久化。通过Spark Streaming接收的原始输入数据也将清除。设置这个
| | | 属性为false允许流应用程序访问原始数据和持久化RDD，因为它们没有被自动清除
| | | 。但是它会造成更高的内存花费
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集群管理
Spark On YARN
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| 属性名称 | 默认值 | 含义
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| spark.yarn.am.memory | 512m | client 模式时，am的内存大小；cluster模式时，使用spark.dr
| | | iver.memory变量
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| spark.driver.cores | 1 | claster模式时，driver使用的cpu核数，这时候driver运行在am
| | | 中，其实也就是am和核数；client模式时，使用spark.yarn.am.c
| | | ores变量
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| spark.yarn.am.cores | 1 | client 模式时，am的cpu核数
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| spark.yarn.am.waitTime | 100000 | 启动时等待时间
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| spark.yarn.submit.file.replication | 3 | 应用程序上传到HDFS的文件的副本数
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| spark.yarn.preserve.staging.files | False | 若为true，在job结束后，将stage相关的文件保留而不是删除
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| spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms | 5000 | Spark AppMaster发送心跳信息给YARN RM的时间间隔
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| spark.yarn.max.executor.failures | 2倍于executor数，最小值3 | 导致应用程序宣告失败的最大executor失败次数
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| spark.yarn.applicationMaster.waitTries | 10 | RM等待Spark AppMaster启动重试次数，也就是SparkContex
| | | t初始化次数。超过这个数值，启动失败
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| spark.yarn.historyServer.address | Spark | history server的地址（不要加 http://）。这个地址会在Spa
| | | rk应用程序完成后提交给YARN RM，然后RM将信息从RM UI写到histo
| | | ry server UI上。
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| spark.yarn.dist.archives | (none) |
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| spark.yarn.dist.files | (none) |
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| spark.executor.instances | 2 | executor实例个数
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| spark.yarn.executor.memoryOverhead | executorMemory | * 0.07, with minimum of 384 executor的堆内
| | | 存大小设置
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| spark.yarn.driver.memoryOverhead | driverMemory | * 0.07, with minimum of 384 driver的堆内存大
| | | 小设置
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| spark.yarn.am.memoryOverhead | AM | memory * 0.07, with minimum of 384 am的堆
| | | 内存大小设置，在client模式时设置
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| spark.yarn.queue | default | 使用yarn的队列
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| spark.yarn.jar | (none) |
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| spark.yarn.access.namenodes | (none) |
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| spark.yarn.appMasterEnv.[EnvironmentVariableName] | (none) | 设置am的环境变量
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| spark.yarn.containerLauncherMaxThreads | 25 | am启动executor的最大线程数
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| spark.yarn.am.extraJavaOptions | (none) |
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| spark.yarn.maxAppAttempts | yarn.resourcemanager.am.max-attempts | in YARN am重试次数
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Spark History Server的属性
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| 属性名称 | 默认 | 含义
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| spark.history.provider | org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvide | 应用历史后端实现的类名。 目前只有一个实现, 由Spark提供, 它查看存储在文
| | | 件系统里面的应用日志
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| spark.history.fs.logDirectory | file:/tmp/spark-events |
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| spark.history.updateInterval | 10 | 以秒为单位，多长时间Spark history server显示的信息进行更新。
| | | 每次更新都会检查持久层事件日志的任何变化。
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| spark.history.retainedApplications | 50 | 在Spark history server上显示的最大应用程序数量，如果超过这个
| | | 值，旧的应用程序信息将被删除。
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| spark.history.ui.port | 18080 | 官方版本中，Spark history server的默认访问端口
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| spark.history.kerberos.enabled | false | 是否使用kerberos方式登录访问history server，对于持久层位于
| | | 安全集群的HDFS上是有用的。如果设置为true，就要配置下面的两个属性。
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| spark.history.kerberos.principal | 空 | 用于Spark history server的kerberos主体名称
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| spark.history.kerberos.keytab | 空 | 用于Spark history server的kerberos keytab文件
| | | 位置
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| spark.history.ui.acls.enable | false | 授权用户查看应用程序信息的时候是否检查acl。如果启用，只有应用程序所有者和sp
| | | ark.ui.view.acls指定的用户可以查看应用程序信息;如果禁用，不做任
| | | 何检查。
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