Spark中關於並行度涉及的幾個概念

梳理一下spark中關於並行度涉及的幾個概念，file，block，split，task，partition，rdd以及節點數、executor數、core數目的關係。

輸入可能以多個檔案的形式儲存在hdfs上，每個file都包含了很多塊，稱為block。

當spark讀取這些檔案作為輸入時，會根據具體資料格式對應的inputformat進行解析，一般是將若干個block合併成乙個輸入分片，稱為inputsplit，注意inputsplit不能跨越檔案。

隨後將為這些輸入分片生成具體的task。inputsplit與task是一一對應的關係。

隨後這些具體的task每個都會被分配到集群上的某個節點的某個executor去執行。

注意:這裡的core是虛擬的core而不是機器的物理cpu核，可以理解為就是executor的乙個工作執行緒。

而 task被執行的並行度 = executor數目 * 每個executor核數。

至於partition的數目：

原文：

Spark教程之Spark中併發度的概念

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