spark调优之 -- spark的并行度深入理解（别再让资源浪费了）

### 回答1：
Spark的并行度是指同时处理数据的任务数。在调优Spark时，合理设置并行度可以提高作业的执行效率，避免资源浪费。

首先，需要了解Spark的并行度是由两个因素决定的：数据分区和任务数。数据分区是指将数据划分为多个部分，每个部分称为一个分区。任务数是指执行作业时同时处理分区的任务数。

在设置并行度时，需要考虑以下几点：

1. 数据分区的数量应该与集群中可用的CPU核心数相匹配，以充分利用集群资源。

2. 任务数应该根据作业的复杂度和数据量进行调整。如果任务数过多，会导致任务之间的竞争，降低执行效率；如果任务数过少，会浪费集群资源。

3. 在使用Spark SQL时，可以通过设置shuffle分区数来调整并行度。shuffle分区数越多，任务并行度越高，但也会增加网络传输的开销。

总之，合理设置Spark的并行度可以提高作业的执行效率，避免资源浪费。

### 回答2：
Spark的并行度是衡量一个Spark应用程序运行效率的重要指标。合理调整并行度可以最大化利用集群资源，提高作业的执行效率。

首先，理解Spark的并行度是指并行执行任务的数量。在Spark中，并行度由两个因素决定：任务的数量和每个任务的数据分区数。任务的数量由作业中的RDD数目决定，而每个RDD的分区数取决于数据的大小和集群的可用资源。

要深入理解并行度，可以从以下几个方面入手：

1. 调整任务的数量：在开发Spark应用程序时，可以通过合理划分RDD来控制并行任务的数量。根据数据量和处理逻辑的复杂程度，将任务划分得足够细致，以充分利用集群的计算资源。但是，任务划分过细也会导致任务执行的开销增加，所以需要在细分任务和减少任务间做一个权衡。

2. 调整每个任务的分区数：每个RDD的分区数会直接影响任务的并行度。分区数可以在创建RDD时指定，也可以通过相关的API进行调整。一般来说，如果数据量较大，可以适当增加分区数，以充分利用集群资源。但是，分区数过大也会导致任务间的通信开销增加，影响性能，所以需要进行合理的调整。

3. 监控任务的执行情况：通过Spark的Web界面或相关API，可以实时监控Spark作业的执行情况。监控任务的执行时间、资源使用情况和数据倾斜等指标，可以帮助了解作业的瓶颈所在，并进行有针对性的调优。如果发现某些任务运行时间较长或资源利用率较低，可以考虑重新调整并行度，提高资源利用效率。

总之，深入理解Spark的并行度可以帮助我们更好地利用集群资源，提高作业的执行效率。通过合理控制任务的数量和每个任务的分区数，并对任务的执行情况进行监控和调优，可以避免资源浪费，提高Spark应用程序的性能。