常用参数

spark.stage.maxConsecutiveAttempts

Stage失败重试最大次数。

4

spark.sql.crossJoin.enabled

是否允许隐性执行笛卡尔积。

• “true”表示允许
• “false”表示不允许，此时只允许query中显式包含CROSS JOIN语法。

true

spark.kerberos.principal

具有Spark操作权限的principal。请联系MRS集群管理员获取对应principal。

-

spark.kerberos.keytab

具有Spark操作权限的Keytab文件名称和文件路径。请联系MRS集群管理员获取对应Keytab文件。

-

spark.security.bigdata.loginOnce

Principal用户是否只登录一次。true为单次登录；false为多次登录。

单次登录与多次登录的区别在于：Spark社区使用多次Kerberos用户登录多次的方案，但容易出现TGT过期或者Token过期异常导致应用无法长时间运行。DataSight修改了Kerberos登录方式，只允许用户登录一次，可以有效的解决过期问题。限制在于，Hive相关的principal与keytab的配置项必须与Spark配置相同。

true

spark.python.profile

在Python worker中开启profiling。通过sc.show_profiles()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) 将结果转储到磁盘中。如果一些分析结果已经手动展示，那么在Driver退出前，它们将不会再自动展示。

默认使用pyspark.profiler.BasicProfiler，可以在初始化SparkContext时传入指定的profiler来覆盖默认的profiler。

false

spark.python.worker.memory

聚合过程中每个python worker进程所能使用的内存大小，其值格式同指定JVM内存一致，如512m，2g。如果进程在聚集期间所用的内存超过了该值，数据将会被写入磁盘。

512m

spark.python.worker.reuse

是否重用python worker。如是，它将使用固定数量的Python workers，那么下一批提交的task将重用这些Python workers，而不是为每个task重新fork一个Python进程。 该功能在大型广播下非常有用，因为此时对下一批提交的task不需要将数据从JVM再一次传输至Python worker。

true

spark.dynamicAllocation.enabled

是否使用动态资源调度，用于根据规模调整注册于该应用的executor的数量。注意目前仅在YARN模式下有效。

启用动态资源调度必须将spark.shuffle.service.enabled设置为true。以下配置也与此相关：spark.dynamicAllocation.minExecutors、spark.dynamicAllocation.maxExecutors和spark.dynamicAllocation.initialExecutors。

• JDBCServer2x：

  true

• SparkResource2x：

  false

spark.dynamicAllocation.minExecutors

最小Executor个数。

0

spark.dynamicAllocation.initialExecutors

初始Executor个数。

spark.dynamicAllocation.minExecutors

spark.dynamicAllocation.maxExecutors

最大executor个数。

2048

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout

调度第一次超时时间。单位为秒。

1s

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout

调度第二次及之后超时时间。

1s

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout

普通Executor空闲超时时间。单位为秒。

60

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout

含有cached blocks的Executor空闲超时时间。

• JDBCServer2x：2147483647s
• IndexServer2x：2147483647s
• SparkResource2x：120

spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable

启用预写日志（WAL）功能。所有通过Receiver接收的输入数据将被保存至预写日志，预写日志可以保证Driver程序出错后数据可以恢复。

false

spark.streaming.unpersist

由Spark Streaming产生和保存的RDDs自动从Spark的内存中强制移除。Spark Streaming接收的原始输入数据也将自动清除。设置为false时原始输入数据和存留的RDDs不会自动清除，因此在streaming应用外部依然可以访问，但是这会占用更多的Spark内存。

true

spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition

使用Kafka direct stream API时，从每个Kafka分区读取数据的最大速率（每秒记录数量）。

-

spark.streaming.blockInterval

在被存入Spark之前Spark Streaming Receiver接收数据累积成数据块的间隔（毫秒）。推荐最小值为50毫秒。

200ms

spark.streaming.receiver.maxRate

每个Receiver接收数据的最大速率（每秒记录数量）。配置设置为0或者负值将不会对速率设限。

-

spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable

是否使用ReliableKafkaReceiver。该Receiver支持流式数据不丢失。

false

spark.shuffle.manager

处理数据的方式。有两种实现方式可用：sort和hash。sort shuffle对内存的使用率更高，是Spark 1.2及后续版本的默认选项。Spark2.x及后续版本不支持hash。

SORT

spark.shuffle.consolidateFiles

（仅hash方式）如果要合并在shuffle过程中创建的中间文件，需要将该值设置为“true”。文件创建的少可以提高文件系统处理性能，降低风险。使用ext4或者xfs文件系统时，建议设置为“true”。由于文件系统限制，在ext3上该设置可能会降低8核以上机器的处理性能。

false

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

该参数只适用于spark.shuffle.manager设置为sort时。在不做map端聚合并且reduce任务的partition数小于或等于该值时，避免对数据进行归并排序，防止系统处理不必要的排序引起性能下降。

200

spark.shuffle.io.maxRetries

（仅Netty方式）如果设为非零值，由于IO相关的异常导致的fetch失败会自动重试。该重试逻辑有助于大型shuffle在发生长GC暂停或者网络闪断时保持稳定。

12

spark.shuffle.io.numConnectionsPerPeer

（仅Netty方式）为了减少大型集群的连接创建，主机间的连接会被重新使用。对于拥有较多硬盘和少数主机的集群，此操作可能会导致并发性不足以占用所有磁盘，所以用户可以考虑增加此值。

1

spark.shuffle.io.preferDirectBufs

（仅Netty方式）使用off-heap缓冲区减少shuffle和高速缓存块转移期间的垃圾回收。对于off-heap内存被严格限制的环境，用户可以将其关闭以强制所有来自Netty的申请使用堆内内存。

true

spark.shuffle.io.retryWait

（仅Netty方式）等待fetch重试期间的时间（秒）。重试引起的最大延迟为maxRetries * retryWait，默认是15秒。

5

spark.shuffle.spill

如果设为“true”，通过将数据溢出至磁盘来限制reduce任务期间内存的使用量。

true

spark.shuffle.spill.compress

是否压缩shuffle期间溢出的数据。使用spark.io.compression.codec指定的算法进行数据压缩。

true

spark.shuffle.file.buffer

每个shuffle文件输出流的内存缓冲区大小（单位：KB）。这些缓冲区可以减少创建中间shuffle文件流过程中产生的磁盘寻道和系统调用次数。也可以通过配置项spark.shuffle.file.buffer.kb设置。

32KB

spark.shuffle.compress

是否压缩map任务输出文件。建议压缩。使用spark.io.compression.codec进行压缩。

true

spark.reducer.maxSizeInFlight

从每个reduce任务同时fetch的map任务输出最大值（单位：MB）。由于每个输出要求创建一个缓冲区进行接收，这代表了每个reduce任务固定的内存开销，所以除非拥有大量内存，否则保持低值。也可以通过配置项spark.reducer.maxMbInFlight设置。

48MB

spark.driver.extraJavaOptions

传递至driver（驱动程序）的一系列额外JVM选项。例如，GC设置或其他日志记录。

注意：在Client模式中，该配置禁止直接在应用程序中通过SparkConf设置，因为驱动程序JVM已经启动。请通过--driver-java-options命令行选项或默认property文件进行设置。

参考快速配置参数

spark.driver.extraClassPath

附加至driver的classpath的额外classpath条目。

注意：在Client模式中，该配置禁止直接在应用程序中通过SparkConf设置，因为驱动程序JVM已经启动。请通过--driver-java-options命令行选项或默认property文件进行设置。

参考快速配置参数

spark.driver.userClassPathFirst

（试验性）当在驱动程序中加载类时，是否授权用户添加的jar优先于Spark自身的jar。这种特性可用于减缓Spark依赖和用户依赖之间的冲突。目前该特性仍处于试验阶段，仅用于Cluster模式中。

false

spark.driver.extraLibraryPath

设置一个特殊的library path在启动驱动程序JVM时使用。

注意：在Client模式中，该配置禁止直接在应用程序中通过SparkConf设置，因为驱动程序JVM已经启动。请通过--driver-java-options命令行选项或默认property文件进行设置。

• JDBCServer2x：

  ${SPARK_INSTALL_HOME}/spark/native

• SparkResource2x：

  ${DATA_NODE_INSTALL_HOME}/hadoop/lib/native

spark.driver.cores

驱动程序进程使用的核数。仅适用于Cluster模式。

1

spark.driver.memory

驱动程序进程使用的内存数量，即SparkContext初始化的进程（例如：512M, 2G）。

注意：在Client模式中，该配置禁止直接在应用程序中通过SparkConf设置，因为驱动程序JVM已经启动。请通过--driver-java-options命令行选项或默认property文件进行设置。

4G

spark.driver.maxResultSize

对每个Spark action操作（例如“collect”）的所有分区序列化结果的总量限制，至少1M，设置成0表示不限制。如果总量超过该限制，工作任务会中止。限制值设置过高可能会引起驱动程序的内存不足错误（取决于spark.driver.memory和JVM的对象内存开销）。设置合理的限制可以避免驱动程序出现内存不足的错误。

1G

spark.driver.host

Driver监测的主机名或IP地址，用于Driver与Executor进行通信。

(local hostname)

spark.driver.port

Driver监测的端口，用于Driver与Executor进行通信。

(random)

spark.yarn.am.extraJavaOptions

在Client模式下传递至YARN Application Master的一系列额外JVM选项。在Cluster模式下使用spark.driver.extraJavaOptions。

参考快速配置参数

spark.yarn.am.memory

针对Client模式下YARN Application Master使用的内存数量，与JVM内存设置字符串格式一致（例如：512m，2g）。在集群模式下，使用spark.driver.memory。

1G

spark.yarn.am.memoryOverhead

和“spark.yarn.driver.memoryOverhead”一样，但只针对Client模式下的Application Master。

-

spark.yarn.am.cores

针对Client模式下YARN Application Master使用的核数。在Cluster模式下，使用spark.driver.cores。

1

spark.executor.extraJavaOptions

传递至Executor的额外JVM选项。例如，GC设置或其他日志记录。请注意不能通过此选项设置Spark属性或heap大小。Spark属性应该使用SparkConf对象或调用spark-submit脚本时指定的spark-defaults.conf文件来设置。Heap大小可以通过spark.executor.memory来设置。

参考快速配置参数

spark.executor.extraClassPath

附加至Executor classpath的额外的classpath。这主要是为了向后兼容Spark的历史版本。用户一般不用设置此选项。

-

spark.executor.extraLibraryPath

设置启动executor JVM时所使用的特殊的library path。

参考快速配置参数

spark.executor.userClassPathFirst

（试验性）与spark.driver.userClassPathFirst相同的功能，但应用于Executor实例。

false

spark.executor.memory

每个Executor进程使用的内存数量，与JVM内存设置字符串的格式相同（例如：512M，2G）。

4G

spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName]

添加由EnvironmentVariableName指定的环境变量至executor进程。用户可以指定多个来设置多个环境变量。

-

spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles

设置系统即将保留的最新滚动日志文件的数量。旧的日志文件将被删除。默认关闭。

-

spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes

设置滚动Executor日志的文件的最大值。默认关闭。数值以字节为单位设置。如果要自动清除旧日志，请查看spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles。

-

spark.executor.logs.rolling.strategy

设置executor日志的滚动策略。默认滚动关闭。可以设置为“time”（基于时间的滚动）或“size”（基于大小的滚动）。当设置为“time”，使用spark.executor.logs.rolling.time.interval属性的值作为日志滚动的间隔。当设置为“size”，使用spark.executor.logs.rolling.size.maxBytes设置滚动的最大文件大小滚动。

-

spark.executor.logs.rolling.time.interval

设置executor日志滚动的时间间隔。默认关闭。合法值为“daily”、“hourly”、“minutely”或任意秒。如果要自动清除旧日志，请查看spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles。

daily

spark.ui.killEnabled

允许停止Web UI中的stage和相应的job。

true

spark.ui.port

应用程序dashboard的端口，显示内存和工作量数据。

• JDBCServer2x：4040
• SparkResource2x：0
• IndexServer2x：22901

spark.ui.retainedJobs

在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的job数。

1000

spark.ui.retainedStages

在垃圾回收之前Spark UI和状态API记住的stage数。

1000

spark.history.fs.logDirectory

History server的日志目录

-

spark.history.ui.port

JobHistory侦听连接的端口。

18080

spark.history.fs.updateInterval

History server所显示信息的更新周期，单位为秒。每次更新检查持久存储中针对事件日志进行的更改。

10s

spark.history.fs.update.interval.seconds

每个事件日志更新检查的间隔。与spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。

10s

spark.history.updateInterval

该配置项与spark.history.fs.update.interval.seconds和spark.history.fs.updateInterval功能相同，推荐使用spark.history.fs.updateInterval。

10s

spark.session.maxAge

设置会话的超时时间，单位秒。此参数只适用于安全模式。普通模式下，无法设置此参数。

600

spark.connection.maxRequest

设置客户端访问Jobhistory的最大并发数量。

5000

spark.eventLog.enabled

是否记录Spark事件，用于应用程序在完成后重构webUI。

true

spark.eventLog.dir

如果spark.eventLog.enabled为true，记录Spark事件的目录。在此目录下，Spark为每个应用程序创建文件，并将应用程序的事件记录到文件中。用户也可设置为统一的与HDFS目录相似的地址，这样History server就可以读取历史文件。

hdfs://hacluster/spark2xJobHistory2x

spark.eventLog.compress

spark.eventLog.enabled为true时，是否压缩记录的事件。

false

spark.history.fs.cleaner.enabled

是否打开清理功能。

true

spark.history.fs.cleaner.interval

清理功能的检查周期。

1d

spark.history.fs.cleaner.maxAge

日志的最长保留时间。

4d

spark.kryo.classesToRegister

使用Kryo序列化时，需要注册到Kryo的类名，多个类之间用逗号分隔。

-

spark.kryo.referenceTracking

当使用Kryo序列化数据时，是否跟踪对同一个对象的引用情况。适用于对象图有循环引用或同一对象有多个副本的情况。否则可以设置为关闭以提升性能。

true

spark.kryo.registrationRequired

是否需要使用Kryo来注册对象。当设为“true”时，如果序列化一个未使用Kryo注册的对象则会发生异常。当设为“false”（默认值）时，Kryo会将未注册的类名称一同写到序列化对象中。该操作会带来大量性能开销，所以在用户还没有从注册队列中删除相应的类时应该开启该选项。

false

spark.kryo.registrator

如果使用Kryo序列化，使用Kryo将该类注册至定制类。如果需要以定制方式注册类，例如指定一个自定义字段序列化器，可使用该属性。否则spark.kryo.classesToRegister会更简单。它应该设置为一个扩展KryoRegistrator的类。

-

spark.kryoserializer.buffer.max

Kryo序列化缓冲区允许的最大值，单位为兆字节。这个值必须大于尝试序列化的对象。当在Kryo中遇到“buffer limit exceeded”异常时可以适当增大该值。也可以通过配置项spark.kryoserializer.buffer.max配置。

64MB

spark.kryoserializer.buffer

Kryo序列化缓冲区的初始值，单位为兆字节。每个worker的每个核心都会有一个缓冲区。如果有需要，缓冲区会增大到spark.kryoserializer.buffer.max设置的值。也可以通过配置项spark.kryoserializer.buffer配置。

64KB

spark.broadcast.factory

使用的广播方式。

org.apache.spark.broadcast.TorrentBroadcastFactory

spark.broadcast.blockSize

TorrentBroadcastFactory的块大小。该值过大会降低广播时的并行度（速度变慢），过小可能会影响BlockManager的性能。

4096

spark.broadcast.compress

在发送广播变量之前是否压缩。建议压缩。

true

spark.storage.memoryMapThreshold

超过该块大小的Block，Spark会对该磁盘文件进行内存映射。这可以防止Spark在内存映射时映射过小的块。一般情况下，对接近或低于操作系统的页大小的块进行内存映射会有高开销。

2m

spark.ui.port

应用仪表盘的端口，显示内存和工作负载数据。

• JDBCServer2x：4040
• SparkResource2x：0

spark.blockManager.port

所有BlockManager监测的端口。这些同时存在于Driver和Executor上。

随机端口范围

spark.driver.port

Driver监测的端口，用于Driver与Executor进行通信。

随机端口范围

spark.random.port.min

设置随机端口的最小值。

22600

spark.random.port.max

设置随机端口的最大值。

22899

spark.files.fetchTimeout

获取通过驱动程序的SparkContext.addFile()添加的文件时的通信超时（秒）。

60s

spark.network.timeout

所有网络交互的默认超时（秒）。如未配置，则使用该配置代替spark.core.connection.ack.wait.timeout, spark.akka.timeout, spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs或spark.shuffle.io.connectionTimeout。

360s

spark.core.connection.ack.wait.timeout

连接时应答的超时时间（单位：秒）。为了避免由于GC带来的长时间等待，可以设置更大的值。

60

spark.ssl.enabled

是否在所有被支持协议上开启SSL连接。

与spark.ssl.xxx类似的所有SSL设置指示了所有被支持协议的全局配置。为了覆盖特殊协议的全局配置，在协议指定的命名空间中必须重写属性。

使用“spark.ssl.YYY.XXX”设置覆盖由YYY指示的特殊协议的全局配置。目前YYY可以是基于Akka连接的akka或广播与文件服务器的fs。

false

spark.ssl.enabledAlgorithms

以逗号分隔的密码列表。指定的密码必须被JVM支持。

-

spark.ssl.keyPassword

key-store的私人密钥密码。

-

spark.ssl.keyStore

key-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。

-

spark.ssl.keyStorePassword

key-store的密码。

-

spark.ssl.protocol

协议名。该协议必须被JVM支持。本页所有协议的参考表。

-

spark.ssl.trustStore

trust-store文件的路径。该路径可以绝对或相对于开启组件的目录。

-

spark.ssl.trustStorePassword

trust-store的密码。

-

spark.acls.enable

是否开启Spark acls。如果开启，它将检查用户是否有访问和修改job的权限。请注意这要求用户可以被识别。如果用户被识别为无效，检查将不被执行。UI可以使用过滤器认证和设置用户。

true

spark.admin.acls

逗号分隔的有权限访问和修改所有Spark job的用户/管理员列表。如果在共享集群上运行并且工作时有MRS集群管理员或开发人员帮助调试，可以使用该列表。

admin

spark.authenticate

是否Spark认证其内部连接。如果不是运行在YARN上，请参见spark.authenticate.secret。

true

spark.authenticate.secret

设置Spark各组件之间验证的密钥。如果不是运行在YARN上且认证未开启，需要设置该项。

-

spark.modify.acls

逗号分隔的有权限修改Spark job的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有修改列表的权限（例如删除列表）。

-

spark.ui.view.acls

逗号分隔的有权限访问Spark web ui的用户列表。默认情况下只有开启Spark job的用户才有访问权限。

-

spark.authenticate

在Spark on YARN模式下，将该参数配置成true即可。密钥的生成和分发过程是自动完成的，并且每个应用独占一个密钥。

true

spark.io.compression.codec

用于压缩内部数据的codec，例如RDD分区、广播变量和shuffle输出。默认情况下，Spark支持三种压缩算法：lz4，lzf和snappy。可以使用完全合格的类名称指定算法，例如org.apache.spark.io.LZ4CompressionCodec、org.apache.spark.io.LZFCompressionCodec及org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec。

lz4

spark.io.compression.lz4.block.size

当使用LZ4压缩算法时LZ4压缩中使用的块大小（字节）。当使用LZ4时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。

32768

spark.io.compression.snappy.block.size

当使用Snappy压缩算法时Snappy压缩中使用的块大小（字节）。当使用Snappy时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。

32768

spark.shuffle.compress

是否压缩map任务输出文件。建议压缩。使用spark.io.compression.codec进行压缩。

true

spark.shuffle.spill.compress

是否压缩在shuffle期间溢出的数据。使用spark.io.compression.codec进行压缩。

true

spark.eventLog.compress

设置当spark.eventLog.enabled设置为true时是否压缩记录的事件。

false

spark.broadcast.compress

在发送之前是否压缩广播变量。建议压缩。

true

spark.rdd.compress

是否压缩序列化的RDD分区（例如StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER的分区）。牺牲部分额外CPU的时间可以节省大量空间。

false