是指在提交作业时,可以通过设置一些参数来动态调整作业的行为和配置。这些动态属性可以通过命令行参数、作业配置文件或API请求中的属性来指定。
设置动态属性可以帮助优化作业的性能和资源利用,以及满足特定的业务需求。以下是一些常用的动态属性及其作用:
spark.dynamicAllocation.enabled
:启用动态资源分配功能,根据作业的需求自动调整Executor的数量和内存分配。spark.dynamicAllocation.minExecutors
:设置动态资源分配的最小Executor数量。spark.dynamicAllocation.maxExecutors
:设置动态资源分配的最大Executor数量。spark.executor.cores
:设置每个Executor使用的CPU核心数。spark.executor.memory
:设置每个Executor可用的内存大小。spark.driver.memory
:设置Driver程序可用的内存大小。spark.shuffle.service.enabled
:启用独立的Shuffle服务,提高Shuffle操作的性能。spark.task.maxFailures
:设置任务失败的最大重试次数。spark.speculation
:启用任务推测执行,当某个任务执行时间过长时,自动启动一个备份任务。spark.sql.shuffle.partitions
:设置Shuffle操作的分区数,影响数据的并行处理能力。这些动态属性可以根据具体的作业需求进行调整,以优化作业的性能和资源利用。在腾讯云的云计算平台中,可以使用Dataproc作业来提交和管理作业。具体的使用方法和更多相关信息可以参考腾讯云Dataproc产品的官方文档:Dataproc产品介绍。
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