Spark調優參數設置是根據具體的應用場景和數據特點來確定的，下面是一些常用的Spark調優參數及其設置建議：
1. spark.executor.memory：每個Executor的內存大小，默認為1GB，可以根據應用的需求來設置，通常建議設置為4GB或8GB。
2. spark.executor.cores：每個Executor的核心數，默認為1，可以根據應用的并行度來設置，通常建議設置為2或4。
3. spark.driver.memory：Driver程序的內存大小，默認為1GB，可以根據應用的需求來設置，通常建議設置為2GB或4GB。
4. spark.memory.fraction：內存分配比例，默認為0.6，可以根據應用的需求來設置，通常建議設置為0.8或1.0。
5. spark.shuffle.memoryFraction：Shuffle內存分配比例，默認為0.2，可以根據應用的Shuffle操作量來設置，通常建議設置為0.1或0.2。
6. spark.default.parallelism：默認并行度，默認為CPU核心數乘以2，可以根據應用的數據量和計算復雜度來設置。
7. spark.sql.shuffle.partitions：Shuffle操作的分區數，默認為200，可以根據應用的數據量和集群資源來設置。
8. spark.streaming.receiver.maxRate：流式計算中每個接收器的最大速率，默認為0，可以根據應用的需求來設置。
除了上述參數外，還可以根據具體的情況來調整其他Spark配置參數，例如調整GC策略、調整序列化方式、增加數據本地性等。在調優過程中，建議通過監控工具來實時監控應用的運行情況，及時調整參數以達到最佳性能。
