spark.reducer.maxSizeInFlight
默认48m。从每个reduce任务同时拉取的最大map数，每个reduce都会在完成任务后，需要一个堆外内存的缓冲区来存放结果，如果没有充裕的内存就尽可能把这个调小一点。。相反，堆外内存充裕，调大些就能节省gc时间。
spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress
限制了每个主机每次reduce可以被多少台远程主机拉取文件块，调低这个参数可以有效减轻node manager的负载。（默认值Int.MaxValue）
spark.reducer.maxReqsInFlight
限制远程机器拉取本机器文件块的请求数，随着集群增大，需要对此做出限制。否则可能会使本机负载过大而挂掉。。（默认值为Int.MaxValue）
spark.reducer.maxReqSizeShuffleToMem
shuffle请求的文件块大小 超过这个参数值，就会被强行落盘，防止一大堆并发请求把内存占满。（默认Long.MaxValue）
spark.shuffle.compress
是否压缩map输出文件，默认压缩 true
spark.shuffle.spill.compress
shuffle过程中溢出的文件是否压缩，默认true，使用spark.io.compression.codec压缩。
spark.shuffle.file.buffer
在内存输出流中 每个shuffle文件占用内存大小，适当提高 可以减少磁盘读写 io次数，初始值为32k
spark.shuffle.memoryFraction
该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
cache少且内存充足时，可以调大该参数，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。
spark.shuffle.manager
当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
当使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
spark.shuffle.consolidateFiles
如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shuffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。
spark.shuffle.io.maxRetries
shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
spark.shuffle.io.retryWait
同上，默认5s，建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
spark.io.encryption.enabled + spark.io.encryption.keySizeBits + spark.io.encryption.keygen.algorithm
io加密，默认关闭
