Spark调优参数设置是根据具体的应用场景和数据特点来确定的，下面是一些常用的Spark调优参数及其设置建议：
1. spark.executor.memory：每个Executor的内存大小，默认为1GB，可以根据应用的需求来设置，通常建议设置为4GB或8GB。
2. spark.executor.cores：每个Executor的核心数，默认为1，可以根据应用的并行度来设置，通常建议设置为2或4。
3. spark.driver.memory：Driver程序的内存大小，默认为1GB，可以根据应用的需求来设置，通常建议设置为2GB或4GB。
4. spark.memory.fraction：内存分配比例，默认为0.6，可以根据应用的需求来设置，通常建议设置为0.8或1.0。
5. spark.shuffle.memoryFraction：Shuffle内存分配比例，默认为0.2，可以根据应用的Shuffle操作量来设置，通常建议设置为0.1或0.2。
6. spark.default.parallelism：默认并行度，默认为CPU核心数乘以2，可以根据应用的数据量和计算复杂度来设置。
7. spark.sql.shuffle.partitions：Shuffle操作的分区数，默认为200，可以根据应用的数据量和集群资源来设置。
8. spark.streaming.receiver.maxRate：流式计算中每个接收器的最大速率，默认为0，可以根据应用的需求来设置。
除了上述参数外，还可以根据具体的情况来调整其他Spark配置参数，例如调整GC策略、调整序列化方式、增加数据本地性等。在调优过程中，建议通过监控工具来实时监控应用的运行情况，及时调整参数以达到最佳性能。