“spark.python.worker.memory”和"spark.executor.pyspark.memory“有什么区别？

"spark.python.worker.memory"和"spark.executor.pyspark.memory"是Spark框架中的两个配置参数，用于控制Python工作进程和Executor进程的内存分配。

区别如下：

1. "spark.python.worker.memory"是用来配置Python工作进程的内存分配大小。Python工作进程是在Executor中运行Python任务的进程。该参数决定了每个Python工作进程可以使用的内存大小。较大的内存分配可以提高Python任务的性能，但也会占用更多的资源。 推荐的腾讯云产品：云服务器CVM 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. "spark.executor.pyspark.memory"是用来配置Executor进程中PySpark的内存分配大小。PySpark是Spark框架中用于与Python交互的API。该参数决定了每个Executor进程可以使用的PySpark内存大小。较大的内存分配可以提高PySpark任务的性能，但也会占用更多的资源。 推荐的腾讯云产品：弹性MapReduce EMR 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr

总结： "spark.python.worker.memory"和"spark.executor.pyspark.memory"都是用来控制Spark框架中Python任务的内存分配大小的参数。它们分别控制Python工作进程和Executor进程中PySpark的内存分配。通过合理配置这两个参数，可以优化Python任务的性能和资源利用。