spark並行度指的是什麼？
並行度：其實就是指的是，spark作業中，各個stage的task數量，也就代表了sprark作業的各個階段（stage)的並行度。
如果不調節，那麼導致並行度過低，會怎麼樣？
假設，現在已經在spark-submit指令碼中給我們的spark作業分配了足夠的資源，比如50個executor,每個executor有10g記憶體，每個executor有3個cpu core.基本已經達到了集群或者yarn佇列的資源上限制。
你的資源分配足夠了，但是，並行度沒有與資源相匹配，導致你分配下去的資源都浪費掉了。
spark.default.parallelism 這個在建立spark conf的時候就可以設定
new sparkconf()
.set("spark.default.parallelism","500"),這個是150個並行度的設定方法
spark調優 並行度調優
乙個job的劃分為乙個action操作觸發 乙個job可以被分為多個stage，在乙個lineage中，發生shuffle操作時會拆分乙個stage，shuffle操作一般發生在以下的幾個運算元中，distinct groupbykey reducebykey aggregatebykey join...
效能調優之調節並行度
以 spark 中的 wordcount 作業為例，每個spark作業其實都是乙個 application，每個 application 對應多個 jobs，乙個 action 操作 比如 collect 觸發乙個 job，在wordcount程式中有乙個 job，每個 job 拆成多個 stage...
spark效能調優之提高並行度
並行度就是spark作業中，各個stage的task數量，也就代表了spark作業的在各個階段 stage 的並行度。如果不調節並行度，導致並行度過低，會怎麼樣？假設，現在已經在spark submit指令碼裡面，給我們的spark作業分配了足夠多的資源，比如50個executor，每個execut...