简述Spark中的并行度等于什么 ？
参考回答
在Spark中，并行度指的是作业中任务的并发执行数量，它主要由以下几个因素决定：
- 默认并行度：
- Spark的默认并行度由
sc.defaultParallelism配置参数决定，它通常等于集群中总的CPU核心数（即所有Executor的CPU核数之和）。默认并行度适用于大多数操作，但可以根据需要进行调整。
- Spark的默认并行度由
- RDD的分区数：
- 在Spark中，每个RDD会被分成多个分区，每个分区对应一个独立的任务。RDD的并行度由其分区数决定。例如，当RDD有100个分区时，就有100个并行任务。
- 分区数在作业执行时会影响并行度，默认情况下，Spark会将输入数据集分成一定数量的分区，如果需要更高或更低的并行度，可以通过
repartition()或coalesce()来手动调整RDD的分区数。
- 操作中的并行度调整：
- 在Spark SQL中，可以通过
spark.sql.shuffle.partitions来控制Shuffle操作的并行度，默认情况下是200。这个配置决定了每个Shuffle阶段的数据分区数，从而影响计算的并行度。
- 在Spark SQL中，可以通过
- 提交作业时的并行度：
- 在执行
map、flatMap等转换操作时，可以通过parallelize方法指定分区数，从而控制任务的并行度。
- 在执行
示例：
详细讲解与拓展
- 并行度与分区数的关系：
- 在Spark中，RDD的并行度等于RDD的分区数。每个分区对应一个计算任务，Spark会根据可用的Executor和每个Executor的CPU核数并发执行这些任务。
- 例如，假设有一个具有100个分区的RDD，如果集群有10个Executor，每个Executor有2个CPU核心，那么理论上就可以并行执行最多200个任务，当然，实际并行度还受到其他因素（如集群资源、内存限制）的影响。
- 手动调整并行度：
- 通过
repartition()操作可以增加RDD的分区数，从而增加并行度。repartition()是通过全量shuffle来改变分区数，适用于需要增加分区数的场景。 coalesce()操作则是减少分区数，适用于想要合并分区并减少Shuffle的情况，它会尽可能避免全量shuffle，因此比repartition()更高效。
- 通过
- Spark SQL中的并行度：
- 在Spark SQL中，除了RDD分区数外，shuffle操作的并行度也会影响整体作业的执行。
spark.sql.shuffle.partitions配置了每次Shuffle阶段的默认并行度。一般来说，如果数据量很大，可以增加这个值以提高并行度，但过高的并行度可能会导致内存占用和网络带宽的瓶颈。
- 在Spark SQL中，除了RDD分区数外，shuffle操作的并行度也会影响整体作业的执行。
- 影响并行度的因素：
- 集群资源：并行度的实际执行受集群资源的限制。例如，如果集群中只有10个Executor，即使RDD有200个分区，也无法超过10个Executor的实际执行能力。
- 任务划分：在某些操作（如
groupBy、join）中，任务的划分可能会导致实际的并行度低于分区数，因此需要根据任务的特点进行调整。
- 计算资源的平衡：
- 对于大规模数据处理，调整并行度非常重要。较高的并行度可以加速任务的执行，但也可能导致资源竞争过于激烈；较低的并行度可能会减少资源浪费，但可能导致任务执行时间较长。因此，合理的并行度设置可以帮助平衡计算效率和资源利用率。
总结
在Spark中，并行度主要由RDD的分区数决定，每个分区对应一个计算任务。可以通过sc.defaultParallelism、repartition()、coalesce()等方法来调整并行度。Spark SQL中的并行度还可以通过spark.sql.shuffle.partitions进行控制。合理调整并行度可以提高任务执行效率，减少资源消耗，并优化作业性能。