简述Spark中的并行度等于什么？

Spark 4月前 0 8

在 Spark 中，”并行度”（Parallelism）指的是一个任务在集群上可以同时运行的分区数量。简而言之，它等于任务在执行时所涉及的总分区数。具体来说，Spark 中的并行度可以由以下几个方面来理解：

RDD 分区数：
- RDD 的并行度通常由其分区数决定。每个 RDD 分区可以在不同的集群节点上并行处理。
- 当你读取数据创建 RDD 或对 RDD 进行转换操作（如 repartition 或 coalesce）时，可以指定分区数。
默认并行度：
- 如果在创建 RDD 时没有指定分区数，Spark 会根据集群的情况自动设定一个默认的并行度。这通常与集群中的核心数相关。
- 默认并行度可以通过 Spark 配置 spark.default.parallelism 来设置。
任务级别的并行度：
- 在进行 shuffle 操作（如 reduceByKey、join 等）时，可以通过设置 numPartitions 参数来指定生成的 RDD 的分区数，这直接影响了任务的并行度。
并行度与集群资源：
- 实际的并行度还受限于集群的资源，包括 CPU 核心数和可用的 Executor 数量。即使你设置了高的并行度，如果集群资源有限，实际执行时并不能完全并行。

在实际应用中，合理设置并行度非常重要。如果并行度设置得过低，可能不能充分利用集群资源，导致处理速度慢；如果设置得过高，可能会导致任务管理开销增大，甚至因为频繁的 shuffle 操作而影响性能。通常需要根据数据量、集群资源和具体作业的需求来调整并行度，以达到最优的运行效率。