1. 合理设置executor的内存大小：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.executor.memory参数，该参数控制executor的内存大小，一般设置为每个executor的内存大小，可以根据实际情况调整。
2. 调整executor的数量：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.executor.instances参数，该参数控制executor的数量，一般设置为每个executor的数量，可以根据实际情况调整。
3. 调整executor的cores：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.executor.cores参数，该参数控制executor的cores，一般设置为每个executor的cores，可以根据实际情况调整。
4. 调整spark.sql.shuffle.partitions参数：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.sql.shuffle.partitions参数，该参数控制shuffle操作的分区数，一般设置为每个executor的cores的数量，可以根据实际情况调整。
5. 调整spark.default.parallelism参数：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.default.parallelism参数，该参数控制默认的并行度，一般设置为每个executor的cores的数量，可以根据实际情况调整。
6. 调整spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold参数，该参数控制自动广播连接的阈值，一般设置为比较小的值，可以根据实际情况调整。
7. 调整spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed参数：
在spark-defaults.conf文件中设置spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed参数，该参数控制内存中的列存储是否压缩，一般设置为true，可以根据实际情况调整。

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