给spark跑10G的文件使用默认参数能跑下来吗？为什么？

给Spark跑10G的文件，使用默认参数可能无法顺利跑下来，原因如下：

默认情况下，Spark的内存分配给Executor的比例为60%（spark.executor.memory），而剩余的40%用于缓存（spark.executor.memoryOverhead）。如果系统的总内存不足以支持10G文件的处理，Spark的Executor可能会因为内存不足而失败。
默认情况下，Spark的Executor数量为集群中可用节点的总数（spark.executor.instances）。如果集群的可用资源不足以支持10G文件的处理，Spark的Executor数量可能会不足，导致无法顺利处理。
默认情况下，Spark的shuffle操作会将数据写入磁盘（spark.shuffle.spill），而不是全部存储在内存中。对于10G的文件，可能会导致频繁的磁盘读写操作，从而影响性能。

为了确保能够成功处理10G的文件，可以根据具体的资源情况进行参数调优，如增加Executor的内存分配（spark.executor.memory）、调整Executor的数量（spark.executor.instances）等。同时，可以考虑使用更高级别的存储模式，如将数据存储在内存中（spark.shuffle.service.enabled）或使用外部存储（如HDFS）来提高性能和容量