Apache Spark中与数据分区相关的配置和运行参数涉及多个方面，包括动态分区设置、分区数设置、Executor与并行度配置等。合理配置这些参数可以显著提高Spark作业的执行效率和资源利用率。在实际应用中，建议根据业务需求和计算集群的特性进行相应的调整和测试，以找到最优配置。
数据分区配置参数
• spark.sql.warehouse.dir：指定数据存储的目录。
• spark.sql.dynamicPartition.mode：设置动态分区的模式，通常设为dynamic，以启用动态分区功能。
• spark.sql.exec.dynamicPartition：允许动态分区的创建。
• hive.exec.dynamic.partition：允许Hive动态分区。
• hive.exec.dynamic.partition.mode：设置为nonstrict，以放宽Hive动态分区的限制。
分区数设置参数
• 手动设置分区数：
• 在读取数据或进行数据处理时，可以使用repartition或coalesce函数手动设置RDD或DataFrame的分区数。
• repartition一定会发生shuffle，而coalesce则根据传入的参数来判断是否发生shuffle。
• 自动分区：
• Spark在读取数据时，会根据数据源的特性自动设置分区数。例如，读取HDFS文件时，默认每个HDFS块（默认大小为128MB）会被视为一个分区。
Executor与并行度参数
虽然Executor的配置不直接决定分区数，但它们影响作业的并行度和每个分区的数据处理能力：
• spark.executor.instances：设置执行者实例的数量，即Executor的数量。Executor的数量决定了作业可以同时在多少个节点上并行执行。
• spark.executor.cores：设置每个执行者的核心数。每个Executor的CPU核心数决定了其能够同时处理的线程数。
• spark.executor.memory：设置每个Executor的内存大小。Executor的内存大小会影响其能够处理的数据量和并发任务数。
• spark.sql.shuffle.partitions：指定Shuffle操作后的分区数。这个参数决定了数据在进行Shuffle操作后的并行度。
其他相关参数
• spark.reducer.maxSizeInFlight：限制单个Reducer处理的数据大小，这个参数可以影响数据处理的效率和内存使用。
• spark.shuffle.file.buffer：为每个shuffle文件输出流的内存缓冲区大小，调大此参数可以减少在创建shuffle文件时进行磁盘搜索和系统调用的次数。