在Dataproc作业中设置动态属性

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：

1. 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。
2. spark.dynamicAllocation.minExecutors：设置动态资源分配的最小Executor数量。
3. spark.dynamicAllocation.maxExecutors：设置动态资源分配的最大Executor数量。
4. spark.executor.cores：设置每个Executor使用的CPU核心数。
5. spark.executor.memory：设置每个Executor可用的内存大小。
6. spark.driver.memory：设置Driver程序可用的内存大小。
7. spark.shuffle.service.enabled：启用独立的Shuffle服务，提高Shuffle操作的性能。
8. spark.task.maxFailures：设置任务失败的最大重试次数。
9. 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。
10. 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。