2.1 内存分配参数

spark.executor.memory：设置每个Executor的内存大小，建议根据数据量和任务类型进行调整。通常，单个Executor的内存应控制在节点总内存的70%以内。

spark.driver.memory：设置Driver的内存大小，通常情况下，Driver的内存需求相对较低，但需要根据具体任务需求进行调整。

2.2 核心数配置

spark.executor.cores：设置每个Executor的核心数，建议根据任务的并行度和节点的CPU资源进行调整。通常，核心数应小于等于节点的CPU核心数。

spark.default.parallelism：设置任务的默认并行度，通常情况下，可以设置为集群中Executor核心数的总和。

3.1 任务切分参数

spark.task.cpus：设置每个任务的核心数，建议根据任务的特性进行调整。对于计算密集型任务，可以适当增加该参数值。

spark.tasks.maxResultSize：设置每个任务返回结果的最大大小，通常情况下，可以设置为节点内存的10%左右。

3.2 Shuffle操作优化

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：设置在Shuffle过程中是否绕过合并操作，建议根据数据量进行调整。对于小数据量，可以适当增加该阈值以提升性能。

spark.shuffle.file.buffer：设置Shuffle文件的缓冲区大小，通常情况下，可以设置为4MB左右。

3.3 缓存策略

spark.cache：合理使用缓存可以显著提升任务性能，建议将 frequently accessed data进行缓存。同时，根据数据的生命周期设置缓存的过期时间。

4.1 数据序列化

spark.serializer：设置数据序列化方式，通常情况下，可以使用Java序列化或Kryo序列化。Kryo序列化在性能上更优，但需要确保所有序列化的对象都有对应的 serialVersionUID。

4.2 存储格式

spark.hadoop.mapred.output.format.class：设置输出格式，通常情况下，可以使用Parquet格式或Avro格式，这两种格式在存储和查询效率上表现优异。

4.3 数据分区策略

spark.partition：合理设置数据分区策略，可以提升任务的并行度和数据 locality。建议根据数据分布和查询需求进行分区策略的调整。

5.1 数据压缩

spark压缩：合理使用数据压缩算法，可以显著减少数据传输量，提升网络传输效率。通常情况下，可以使用LZ4或Snappy压缩算法，这两种算法在压缩率和解压速度上表现优异。

5.2 网络传输协议

spark.network.protocol：设置网络传输协议，通常情况下，可以使用NIO或UDT协议。UDT协议在网络带宽利用率上表现更优，但在某些网络环境下可能存在兼容性问题。

5.3 网络连接数

spark.io.maxConnectionsPerNode：设置每个节点的最大连接数，通常情况下，可以设置为节点的CPU核心数。建议根据网络带宽和节点负载进行调整。

6.1 垃圾回收算法

spark.jvm.options：设置垃圾回收算法，通常情况下，可以使用G1垃圾回收算法。G1算法在内存利用率和垃圾回收时间上表现优异。

6.2 垃圾回收参数

spark.jvm.options：设置垃圾回收参数，例如堆大小、新生代和老年代的比例等。通常情况下，可以将堆大小设置为节点内存的70%左右，新生代和老年代的比例设置为1:2。