spark.default.parallelism 和 spark.sql.shuffle.partitions 是 Spark 中两个控制并行度的配置参数，但它们作用的场景和用途不同：

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• 用途：spark.default.parallelism 用于控制 RDD 中的默认分区数。
• 适用场景：在使用 SparkContext.parallelize 或者执行非 Shuffle 类操作（例如 map、filter）创建 RDD 时，如果未显式指定分区数，那么 Spark 会用 spark.default.parallelism 的值作为分区数量。
• 默认值：通常，spark.default.parallelism 会根据集群中的 CPU 核心数来决定，通常是 SparkContext.defaultParallelism 的 2 倍，即每个核对应 2 个分区。
• 作用时间：主要影响非 Spark SQL 操作的 RDD，并在无指定分区数时起作用。

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• 用途：spark.sql.shuffle.partitions 用于控制 Spark SQL 查询中 Shuffle 阶段的分区数。
• 适用场景：在执行 Spark SQL 或 DataFrame API 操作时（如 groupBy、join、orderBy 等涉及 Shuffle 的操作），Spark 会依据 spark.sql.shuffle.partitions 的值来决定 Shuffle 阶段的分区数量。
• 默认值：该参数的默认值是 200，但可以根据数据规模、集群资源等进行调整，以优化性能。
• 作用时间：此参数仅影响 Spark SQL 的 Shuffle 操作，与 RDD 操作无关。

异同点总结

• 异同：
  • spark.default.parallelism 主要影响 RDD 的初始并行度，而 spark.sql.shuffle.partitions 则专门控制 Spark SQL 中的 Shuffle 分区数。
  • 前者在非 SQL 的 RDD 操作中起作用，后者则仅对 SQL 或 DataFrame API 中的 Shuffle 操作生效。
• 配置建议：
  • 如果以 RDD 为主，则可以根据集群大小和任务负载调整 spark.default.parallelism。
  • 如果以 SQL 和 DataFrame 操作为主，特别是需要进行大量 Shuffle 的场景，可以适当调整 spark.sql.shuffle.partitions 来优化性能（如减少分区数以降低小任务开销，或增加分区数以加快数据处理速度）。