1. --num-executors
  1. 设置任务executor个数，默认值为4，一般调整此参数需要同时调整并行度（参考4）。任务设置executor个数的依据是业务期望任务运行时间，可以先设置一个较小值，通过调整此参数及并行度直到运行时间达到期望。
  2. --executor-cores
  1. 设置单个executor的core数，默认为1，建议不要超过2。任务申请的总core数为executor个数*单个executor的core数，如：申请4个executor，每个executor申请2个core，则此任务申请的总core数为8。另外，建议单个executor申请的core数与内存的比例要保持在1:4，如：单个executor申请2个core，那么内存相应需要申请到8g。
  2. --executor-memory
  1. 设置executor内存，默认值为4g。每个executor申请的core数与内存比例要保持在1:4，如：单个executor申请2个core，那么内存相应需要申请8g。另外，单个executor内存溢出，请不要简单地调大executor内存，这样会导致任务平均内存利用率较低，如果是数据倾斜导致的内存溢出，请解决数据倾斜；如果是任务并行度设置较小导致的内存溢出，可以通过调大并行度解决（参考4）。
  2. spark.sql.shuffle.partitions
  1. 调整stage的并行度，也就是每个stage的task个数，默认值为40。此参数一般设置为任务申请的总core数的2-4倍，如：申请100个executor，每个executor申请2个core，那么总core数为200，此参数设置的合理范围是400-800。注意，此参数不能调整某些读外部数据stage的并行度，如：读hdfs的stage，绝大多数情况它的并行度取决于需要读取的文件。
  2. spark.shuffle.service.enabled、spark.dynamicAllocation.enabled
  1. 以上两个参数同时设置为true可开启动态资源分配，开启后可防止资源浪费情况。Spark-2.1.0默认关闭动态资源分配，Spark-2.3.3默认打开。动态资源分配开启后，当executor闲置超过60s将被回收，但executor不会低于spark.dynamicAllocation.minExecutors配置个数。当任务资源不足时，任务会自动向YARN申请资源，但executor不会超过spark.dynamicAllocation.maxExecutors配置个数。
  2. spark.dynamicAllocation.minExecutors
  1. 此参数可以调整动态资源分配任务executor的下限，默认为0。
  2. spark.dynamicAllocation.maxExecutors
  1. 此参数可以调整动态资源分配任务executor的上限，默认为--num-executors个数。
  2. spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
  1. 在Spark关联中，小表数据量小于等于此参数，可将关联转化为BroadcastHashJoin，类似Hive中的mapjoin，此参数默认值是10M，设置为-1可以禁用BroadcastHashJoin。
  2. spark.sql.broadcastTimeout
  1. 用来控制broadcast超时时间，默认值为5min。当广播小表时，如果广播时间超过此参数设置值，会导致任务失败。
  2. spark.sql.join.preferSortMergeJoin
  1. 用来控制是否优先使用SortMergeJoin，默认指为true。SortMergeJoin是比较慢的Join实现方式，在shuffle过后，所有relation数据都要sort，然后再关联。此参数设置为false时，spark将优先使用ShuffleHashJoin，ShuffleHashJoin是在shuffle过后，将数据量较小的relation构建为hash表，提高关联速度。
  2. spark.sql.adaptive.enabled（spark-2.3.3）
  1. 用来控制是否开启adaptive execution，默认为false。一直以来，Spark只能设置固定的并行度（参考4），在大促期间，数据量激增，每个task处理的数量增加，很容易出现oom的情况。在开启此项参数后，spark将会按照spark.sql.ataptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize设置的每个task的目标处理数据量自动调整并行度，降低task出现oom的情况。
  2. spark.sql.ataptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，用来控制每个task处理的目标数据量，Spark将会根据此参数值动态调整task个数，默认值为64M。
  2. spark.sql.ataptive.skewedJoin.enabled（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，用来控制是否开启自动处理join时的数据倾斜，默认为false。
  2. spark.sql.ataptive.skewedPartitionMaxSplits（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，控制处理一个倾斜 Partition 的 Task 个数上限，默认值为 5。
  2. spark.sql.ataptive.skewedPartitionRowCountThreshold（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，设置一个 Partition 被视为倾斜 Partition 的行数下限，也即行数低于该值的 Partition 不会被当作倾斜 Partition 处理。其默认值为 10L * 1000 * 1000 即一千万。
  2. spark.sql.ataptive.skewedPartitionSizeThreshold（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，设置一个 Partition 被视为倾斜 Partition 的大小下限，也即大小小于该值的 Partition 不会被视作倾斜 Partition。其默认值为 64 * 1024 * 1024 也即 64MB。
  2. spark.sql.ataptive.skewedPartitionFactor（spark-2.3.3）
  1. 在开启adaptive execution时，设置倾斜因子。如果一个 Partition 的大小大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold 的同时大于各 Partition 大小中位数与该因子的乘积，或者行数大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold 的同时大于各 Partition 行数中位数与该因子的乘积，则它会被视为倾斜的 Partition。默认为10。