# 运行Spark Streaming任务参数调优的注意事项
#### 问题
运行Spark Streaming任务时，随着executor个数的增长，数据处理性能没有明显提升，对于参数调优有哪些注意事项？
#### 回答
在executor核数等于1的情况下，遵循以下规则对调优Spark Streaming运行参数有所帮助。
- Spark任务处理速度和Kafka上partition个数有关，当partition个数小于给定executor个数时，实际使用的executor个数和partition个数相同，其余的将会被空闲。所以应该使得executor个数小于或者等于partition个数。
- 当Kafka上不同partition数据有倾斜时，数据较多的partition对应的executor将成为数据处理的瓶颈，所以在执行Producer程序时，数据平均发送到每个partition可以提升处理的速度。
- 在partition数据均匀分布的情况下，同时提高partition和executor个数，将会提升Spark处理速度（当partition个数和executor个数保持一致时，处理速度是最快的）。
- 在partition数据均匀分布的情况下，尽量保持partition个数是executor个数的整数倍，这样将会使资源得到合理利用。