優化 spark 應用的乙個主要手段就是合理設定任務執行的並行度，盡可能的利用集群資源
，從而提高執行效率。而影響 spark 並行度的因素主要有如下幾個：
spark 應用缺省會為每乙個 rdd 分割槽建立乙個 task, 所以輸入 rdd 的分割槽數直接影響待
分配的 task 總數，task 任務數如果少於分配的計算資源（cores ），則可能造成部分資
源沒有充分得到利用。
spark 一次能並行處理的任務由兩個方面決定：
每個 excutor 中可用的 cpu core 數量，該數量由配置引數 spark.executor.cores 決
定，該引數在 yarn 模式預設是 1，在 standalong 模式下預設是本機的所有可用
core；
Spark並行度設定總結
spark效能調優之合理設定並行度 1.spark的並行度指的是什麼？spark作業中，各個stage的task的數量，也就代表了spark作業在 各個階段stage的並行度！當分配完所能分配的最大資源了，然後對應資源去調節程式的並行度，如 果並行度沒有與資源相匹配，那麼導致你分配下去的資源都浪費掉...
spark並行度學習筆記
spark是並行處理的大資料框架。所以，很多時候程式的執行速度，失敗原因都和並行度有關。那什麼是並行度？並行度怎麼設定？我理解的有兩類並行度，一種時資源的並行度，由節點數 executor 和cpu數 core 決定的。另一種並行度就是task的資料，也就是partition大小。task又分為ma...
spark調優，調節並行度
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...