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    AnalyticDB：Spark應用配置參數說明

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    AnalyticDB：Spark應用配置參數說明

    更新時間：Jul 16, 2026

    AnalyticDB for MySQLSpark配置參數跟開源Spark中的配置參數基本一致。本文介紹AnalyticDB for MySQL與開源Spark用法不一致的配置參數。

    使用說明

    Spark應用配置參數用於配置和調整Spark應用程式的行為和效能。使用不同的Spark開發工具，應用配置參數的格式不同。

    開發工具

    配置參數格式

    配置參數樣本

    SQL開發編輯器

    set key=value;

    set spark.sql.hive.metastore.version=adb;

    Spark Jar開發編輯器

    "key": "value"

    "spark.sql.hive.metastore.version":"adb"

    Notebook開發編輯器

    "key": "value"

    "spark.sql.hive.metastore.version":"adb"

    spark-submit命令列工具

    key=value

    spark.sql.hive.metastore.version=adb

    指定Driver和Executor資源

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    對應開源Spark參數名稱

    spark.adb.acuPerApp

    否

    無

    單個Spark作業執行時所使用的ACU，取值範圍為[2,Job型資源群組計算最大資源]。

    配置該參數後，系統會自動計算並配置Spark Driver規格、Spark Executor規格和Spark Executor節點個數。

    點擊查看spark.adb.acuPerApp的配置策略

    • 同時配置spark.adb.acuPerApp和其他所有資源參數（包括spark.driver.resourceSpec、spark.executor.resourceSpec和spark.executor.instances）時，spark.adb.acuPerApp無效，其他資源參數取值不變。

    • 只配置spark.adb.acuPerApp時，spark.adb.acuPerApp有效，其他所有資源參數將根據spark.adb.acuPerApp自動計算並配置。

    • 在其他配置組合中，spark.adb.acuPerApp有效，同時會根據此參數自動計算未明確配置的資源參數（spark.driver.resourceSpec、spark.executor.resourceSpec和spark.executor.instances），而已經明確配置的參數取值保持不變。

    無

    spark.driver.resourceSpec

    是

    medium

    Spark Driver的資源規格。不同型號的取值對應不同的規格，詳情請參見Spark資源規格列表的型號列。

    重要

    提交Spark應用時，可使用開源Spark參數，且取值需為Spark資源規格列表中的核心數和記憶體。

    例如CONF spark.driver.resourceSpec = c.small;，則Spark Driver的資源規格為1核2 GB。

    spark.driver.cores及spark.driver.memory

    spark.executor.resourceSpec

    是

    medium

    Spark Executor的資源規格。不同型號的取值對應不同的規格，詳情請參見Spark資源規格列表的型號列。

    重要

    提交Spark應用時，可使用開源Spark參數，且取值需為Spark資源規格列表中的核心數和記憶體。

    例如CONF spark.executor.resourceSpec = c.small;，則Spark Executor的資源規格為1核2 GB。

    spark.executor.cores及spark.executor.memory

    spark.executor.instances

    否

    Job型資源群組計算最大資源/5

    啟動的Spark Executor節點個數。

    spark.executor.instances

    spark.adb.driverDiskSize

    否

    無

    在Spark Driver節點中掛載的額外磁碟容量, 應用於業務上需要較大磁碟空間的情境。預設掛載目錄為/user_data_dir。

    取值範圍為(0,100]，單位為GiB，例如：spark.adb.driverDiskSize=50Gi，表示將Spark Driver節點中掛載的額外磁碟容量設定為50 GiB。

    無

    spark.adb.executorDiskSize

    否

    無

    在Spark Executor節點中掛載的額外磁碟容量, 應用於Shuffle資料寫入。預設掛載目錄為/shuffle_volume。

    取值範圍為(0,100]，單位為GiB，例如：spark.adb.executorDiskSize=50Gi，表示將Spark Executor節點中掛載的額外磁碟容量設定為50 GiB。

    無

    Spark資源規格列表

    重要

    執行Spark作業時，既可以使用預留資源，也可以使用彈性資源。如果使用Job型資源群組的按需彈性資源執行Spark作業，會根據Spark資源規格以及資源規格的CPU記憶體比計算使用的ACU數量，具體計算方法如下。

    • CPU記憶體比為1:2，使用的ACU數量=Spark資源規格核心數*0.8。

    • CPU記憶體比為1:4，使用的ACU數量=Spark資源規格核心數*1。

    • CPU記憶體比為1:8，使用的ACU數量=Spark資源規格核心數*1.5。

    按需彈性資源的計費價格，詳情請參見湖倉版產品定價。

    表 1. Spark資源規格列表

    型號（Type）

    規格

    使用的ACU數量

    CPU（Core）

    記憶體（GB）

    磁碟空間1（GB)

    c.small

    1

    2

    20

    0.8

    small

    1

    4

    20

    1

    m.small

    1

    8

    20

    1.5

    c.medium

    2

    4

    20

    1.6

    medium

    2

    8

    20

    2

    m.medium

    2

    16

    20

    3

    c.large

    4

    8

    20

    3.2

    large

    4

    16

    20

    4

    m.large

    4

    32

    20

    6

    c.xlarge

    8

    16

    20

    6.4

    xlarge

    8

    32

    20

    8

    m.xlarge

    8

    64

    20

    12

    c.2xlarge

    16

    32

    20

    12.8

    2xlarge

    16

    64

    20

    16

    m.2xlarge

    16

    128

    20

    24

    m.4xlarge

    32

    256

    20

    48

    m.8xlarge

    64

    512

    20

    96

    說明

    1磁碟空間：預估會有1%左右的系統佔用，您可用的空間大小可能不足20 GB。

    樣本

    為Spark作業分配32個Executor，每個Executor的規格為 medium（即2核8 GB），每個Driver的規格為small（即1核4 GB），此時整個作業最多可分配總計65 ACU的計算資源。

    {
   "spark.driver.resourceSpec":"small",
   "spark.executor.resourceSpec":"medium",
   "spark.executor.instances":"32",
   "spark.adb.executorDiskSize":"100Gi"
}

    指定Spark作業優先順序

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.priority

    否

    NORMAL

    指定Spark作業的優先順序。當因資源不足導致Spark作業排隊執行時，等待隊列中優先順序更高的Spark作業優先擷取運行資源，從而保障其能更早進入執行狀態。取值說明：

    • HIGH：高優先順序。

    • NORMAL：一般優先順序。

    • LOW：低優先順序。

    • LOWEST：最低優先順序。

    重要

    建議設定Streaming類（長期啟動並執行流作業）Spark作業的優先順序為HIGH。

    串連中繼資料服務

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.sql.catalogImplementation

    否

    • Spark SQL類型作業的預設值為：hive。

    • 非Spark SQL類型作業的預設值：in-memory。

    指定串連中繼資料服務的類型，支援如下配置：

    • hive：串連Spark內建的Hive MetaStore中的中繼資料資訊。

    • in-memory：串連臨時目錄中的中繼資料資訊。

    spark.sql.hive.metastore.version

    否

    • Spark SQL類型作業的預設值：adb。

    • 非Spark SQL類型作業的預設值：<hive_version>。

    指定採用中繼資料服務版本，支援如下配置：

    • adb：串連AnalyticDB for MySQL中的中繼資料資訊。

    • <hive_version>：指定Hive MetaStore的版本。

    說明

    樣本

    • 串連AnalyticDB for MySQL中的中繼資料資訊，配置如下：

      spark.sql.hive.metastore.version=adb;

    • 串連Spark內建的Hive MetaStore中的中繼資料資訊，配置如下：

      spark.sql.catalogImplementation=hive;
spark.sql.hive.metastore.version=2.1.3;

    • 串連臨時目錄中的中繼資料資訊，配置如下：

      spark.sql.catalogImplementation=in-memory;

    配置Spark UI

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.app.log.rootPath

    否

    oss://<aliyun-oa-adb-spark-阿里雲帳號ID-oss-可用性區域ID>/<叢集ID>/<Spark應用ID>

    儲存AnalyticDB for MySQLSpark作業日誌及Linux作業系統輸出內容的路徑。

    預設OSS路徑Spark應用ID的檔案夾下儲存的內容如下：

    • 名稱為Spark應用ID-000X的檔案儲存體用於Spark UI渲染的Spark Event日誌。

    • 名稱為driver和數位檔案夾儲存對應的節點日誌。

    • 名稱為stdout和stderr的檔案夾儲存Linux作業系統的輸出內容。

    spark.adb.event.logUploadDuration

    否

    false

    是否記錄EventLog上傳時消耗的時間。

    spark.adb.buffer.maxNumEvents

    否

    1000

    Driver內部緩衝Event的最大數量。

    spark.adb.payload.maxNumEvents

    否

    10000

    一次上傳的Event到OSS的最大數量。

    spark.adb.event.pollingIntervalSecs

    否

    0.5

    Event上傳到OSS時，兩次上傳之間的時間間隔，單位為秒。例如：設定為每隔0.5秒上傳一次。

    spark.adb.event.maxPollingIntervalSecs

    否

    60

    重新上傳Event到OSS需要等待的最大時間間隔。單位為秒。如果上傳失敗需要重新上傳，兩次上傳的時間間隔會大於spark.adb.event.pollingIntervalSecs，但時間間隔最大不會超過spark.adb.event.maxPollingIntervalSecs。

    spark.adb.event.maxWaitOnEndSecs

    否

    10

    Event上傳到OSS的最大等待時間，單位為秒。最大等待時間為開始上傳到完成上傳的時間間隔。超過最大等待時間會重新上傳。

    spark.adb.event.waitForPendingPayloadsSleepIntervalSecs

    否

    1

    重新上傳Event完成的最大時間，單位為秒。在超過 spark.adb.event.maxWaitOnEndSecs的時間後未完成上傳，重新上傳需要等待的時間。

    spark.adb.eventLog.rolling.maxFileSize

    否

    209715200

    EventLog在OSS隱藏檔的切片大小，單位為 byte。EventLog在OSS上是多個檔案儲存體，例如 Eventlog.0、Eventlog.1，可控制Eventlog.0、Eventlog.1檔案的大小。

    為RAM使用者授權

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.roleArn

    否

    無

    在RAM系統中授予提交Spark應用的RAM使用者的角色ARN，詳情請參見RAM角色概覽。RAM使用者提交應用時，需要填寫該參數，阿里雲帳號無需填寫該參數。

    說明

    如果已在控制台為RAM使用者進行了快速授權操作，則無需再通過配置參數為該RAM使用者授權。詳情請參見帳號授權。

    內建資料來源連接器

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.connectors

    否

    無

    啟用AnalyticDB for MySQLSpark內建的連接器，連接器名稱以逗號分隔，目前可選的連接器有oss、hudi、delta、adb、odps、external_hive、jindo、default。

    spark.hadoop.io.compression.codec.snappy.native

    否

    false

    標識Snappy檔案是否為標準Snappy檔案。Hadoop預設識別的是Hadoop修改過的Snappy格式檔案。設定為true時將使用標準Snappy庫解壓，否則使用hadoop預設的Snappy庫解壓。

    跨VPC訪問和串連資料來源

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.eni.enabled

    否

    false

    是否開啟ENI訪問的開關。

    如果是通過外表訪問其他外部資料源，則需要開啟ENI訪問開關。取值說明：

    • true：開啟

    • false：關閉

    spark.adb.eni.vswitchId

    否

    無

    彈性網卡的交換器ID。

    如果是從ECS通過VPC網路連接AnalyticDB for MySQL，需要配置VPC網路的交換器ID。

    說明

    當配置了開啟VPC網路時，需要同時開啟ENI訪問，即配置spark.adb.eni.enabled為true。

    spark.adb.eni.securityGroupId

    否

    無

    彈性網卡的安全性群組ID。

    如果是從ECS通過VPC網路連接AnalyticDB for MySQL，需配置安全性群組ID。

    說明

    當配置了開啟VPC網路時，需要同時開啟ENI訪問，即配置spark.adb.eni.enabled為true。

    spark.adb.eni.extraHosts

    否

    無

    需要額外傳入的IP和Host的映射關係，以便Spark能正確解析資料來源中的Host。如串連自建的Hive資料來源，則需要傳入此參數。

    說明

    • IP和Host之間用空格分隔。多個IP和網域名稱用英文逗號（,）分隔，如ip0 master0,ip1 master1。

    • 當配置了串連資料來源時，需要同時開啟ENI網路，即配置spark.adb.eni.enabled為true。

    spark.adb.eni.adbHostAlias.enabled

    否

    false

    是否開啟自動將AnalyticDB for MySQL服務所需要的網域名稱解析資訊寫入到網域名稱映射表中。取值說明：

    • true：開啟。

    • false：關閉。

    在通過ENI串連EMR Hive讀寫資料時，需要開啟。

    應用重試

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.maxAttempts

    否

    1

    最大嘗試次數，預設值為1，代表不需要重試。

    假設配置為3，則這個應用在一個滑動視窗期時間內最多嘗試3次。

    spark.adb.attemptFailuresValidityInterval

    否

    Integer.MAX

    重試計數的滑動視窗時間，單位：秒（s）。

    假設配置為6000，那麼當一次重試失敗後，系統會計算過去6000s共進行了多少次重試，如果重試次數少於maxAttempts的配置值，則會繼續重試。

    Executor調度逾時自動終止（Scheduling Watchdog）

    當Executor Pod因底層資源不足（如ECI庫存耗盡、資源配額超限、節點親和性無法滿足等）長時間處於Pending狀態時，作業會持續等待，既佔用Driver資源，也阻塞後續調度。開啟該功能後，當不可調度的Executor佔比與等待時間長度同時達到設定閾值，系統將自動判定作業失敗並釋放資源，實現快速失敗（Fail Fast）。

    使用情境

    該功能適用於在共用叢集中運行大量Spark作業，且希望在資源不足時作業儘快失敗、而非無限等待的情境。典型情境如下：

    • ECI資源不足：使用阿里雲Elastic Container Instance運行Executor時，底層規格庫存不足，導致Pod長時間處於Pending狀態。

    • 叢集資源配額超限：命名空間或資源群組的CPU、記憶體配額已滿，新的Executor無法調度。

    • 批量作業快速重試：希望作業在資源不可用時儘快失敗，由上層調度系統（如Airflow）決定重試策略。

    配置方法

    提交Spark作業時，通過配置以下參數啟用並調整Watchdog的行為。

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.terminateOnPending.enabled

    啟用該功能時必填

    false

    是否為該作業啟用Executor調度逾時自動終止。取值：

    • true：啟用。

    • false（預設值）：不啟用。

    預設關閉。設定為true後，本功能及相關參數方才生效。

    spark.adb.terminateOnPending.timeoutSec

    否

    610

    Executor Pod持續處於Pending狀態的容忍時間，單位為秒。從Executor Pod首次被檢測到不可調度時開始計時，當等待時間長度超過該值、且同時滿足spark.adb.terminateOnPending.executorRatio條件時，觸發作業終止。

    建議取值：610~900。

    spark.adb.terminateOnPending.executorRatio

    否

    0.5

    觸發終止的不可調度Executor佔比閾值，取值範圍為(0,1.0]。佔比的計算方式為：不可調度Executor數量/期望Executor總數。當佔比達到該值、且Pending時間長度超過spark.adb.terminateOnPending.timeoutSec時，觸發作業終止。

    取值越小，觸發越靈敏；取值越大，觸發越寬鬆：

    • 0.3：當30%的Executor不可調度時即觸發，適合對延遲敏感的作業。

    • 0.5（預設值）：半數Executor不可調度時觸發。

    • 0.8~1.0：大部分或全部Executor不可調度時才觸發，適合資源動態波動的環境。

    其中，期望Executor總數按以下優先順序取值：

    1. spark.executor.instances（靜態分配）。

    2. spark.dynamicAllocation.initialExecutors（動態分配的初始值）。

    3. spark.dynamicAllocation.maxExecutors（動態分配的最大值）。

    4. 以上參數均未配置時，取當前不可調度的Pod數量。

    重要

    spark.adb.terminateOnPending.executorRatio和spark.adb.terminateOnPending.timeoutSec必須同時滿足才會觸發終止。僅等待逾時但佔比未達標，或佔比達標但等待時間長度不足，都不會觸發。

    配置樣本如下：為作業啟用調度逾時自動終止，當半數Executor持續不可調度超過300秒時終止作業。

    {
   "spark.adb.terminateOnPending.enabled":"true",
   "spark.adb.terminateOnPending.timeoutSec":"300",
   "spark.adb.terminateOnPending.executorRatio":"0.5"
}

    作業失敗後的表現

    觸發終止後，作業表現如下：

    • 作業狀態：SparkApplication先進入FailingState，隨後變為FailedState。

    • 錯誤資訊：status.appState.errorMessage中包含結構化的故障診斷資訊。

    • Driver Pod：被主動刪除以釋放資源。

    錯誤資訊樣本如下：

    [ResourceQuotaExceeded] executors unschedulable: 5/10 (50%) for 5m12s; threshold ratio≥50%, age≥5m0s
denom=10 (spec.executor.instances), distinct reasons=1, oldest pod=my-job-exec-3 (pending since 2026-06-01T10:16:34Z)
scheduler reason: Unschedulable
scheduler message: 0/1279 nodes are available: quota not enough, quotaName: amv-x

    錯誤資訊開頭方括弧內標識了系統自動分類的故障原因。各分類的含義及處理建議如下：

    故障分類

    含義

    處理建議

    ECIPendingTimeout

    ECI Pod超過最大Pending時間長度。

    檢查ECI規格庫存，或切換ECI規格。

    ResourceQuotaExceeded

    資源配額不足。

    聯絡管理員擴容配額，或減少作業並發。

    InsufficientClusterResources

    叢集CPU或記憶體不足。

    等待資源釋放，或擴容叢集。

    說明

    Watchdog僅將作業標記為失敗，後續是否重試由作業的restartPolicy控制，與作業正常失敗時的行為一致。關於應用重試，請參見本文應用重試。

    指定Spark作業的運行環境

    使用Virtual Environments打包Python環境，提交Spark作業時需配置以下參數。

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.pyspark.python

    否

    無

    指定要使用的Python解譯器的本地路徑。

    指定Spark版本

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.version

    否

    3.2

    指定Spark的版本。取值：

    • 2.4

    • 3.2

    • 3.3

    • 3.5

    • 4.0

    高效能向量化執行引擎

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.native.enabled

    否

    false

    是否開啟高效能向量化執行引擎執行作業，AnalyticDB Spark內建高效能向量化執行引擎，與開源Spark完全相容，您無需對現有代碼做任何修改即可開啟。

    湖儲存加速

    參數名稱

    是否必填

    預設值

    參數說明

    spark.adb.lakecache.enabled

    否

    false

    是否開啟湖儲存加速（LakeCache）。

    AnalyticDB for MySQL不支援的配置參數

    AnalyticDB for MySQLSpark暫不支援以下開源Spark的配置參數。這些配置參數對於AnalyticDB for MySQLSpark不會生效。

    Useless options(these options will be ignored):
  --deploy-mode
  --master
  --packages, please use `--jars` instead
  --exclude-packages
  --proxy-user
  --repositories
  --keytab
  --principal
  --queue
  --total-executor-cores
  --driver-library-path
  --driver-class-path
  --supervise
  -S,--silent
  -i <filename>