spark executor数量

Spark中的executor数量取决于集群的可用资源和Spark应用程序的需求。可以通过设置Spark应用程序的配置参数来控制executor的数量。其中，以下参数可以影响executor的数量：

- spark.executor.instances：指定executor的数量。
- spark.executor.cores：设置每个executor可用的CPU核心数。
- spark.executor.memory：指定每个executor可用的内存量。

如果集群资源不足，则executor的数量可能会受到限制。在这种情况下，可以考虑增加集群资源或调整Spark应用程序的配置参数，以使executor数量适合集群的可用资源。

相关问题

Spark Executor

Spark Executor是Spark执行程序中的一个组件，它是在集群中运行的工作线程，负责执行Spark应用程序中的任务。每个Executor都是独立的进程，通过Spark的Cluster Manager（如YARN或Mesos）启动。Executor在启动时会向Driver注册，Driver会将任务分配给Executor进行执行，Executor执行完任务后将结果返回给Driver。每个Executor都拥有一定数量的内存和CPU资源，可以并行执行多个任务，因此Spark应用程序的性能直接与Executor的数量和资源配置相关。

如何理解 Spark executor

Spark executor 是 Spark 中一个非常重要的概念，它是 Spark 中运行具体任务的进程。在 Spark 中，每个应用程序都会启动一个 Driver 程序，而每个 Driver 程序又会启动多个 Executor 程序。每个 Executor 程序运行在集群中的一个节点上，它负责具体的任务执行。在任务执行过程中，Executor 会将数据从磁盘或者网络中读取到内存中，进行计算，并将计算结果写回磁盘或者网络中。

在 Spark 中，每个 Executor 都是一个独立的进程，它有自己的内存、CPU 和磁盘等资源。Executor 内部有一个 Task Scheduler，它会根据 Driver 程序发来的任务，将任务分配给 Executor 中的线程进行执行。每个 Executor 中的线程可以执行多个任务，这些任务可以是同一个应用程序中的不同任务，也可以是不同应用程序中的任务。当 Executor 中的线程执行完一个任务后，会将执行结果返回给 Driver 程序，Driver 程序再将结果汇总。

因此，可以将 Spark executor 理解为一个具有独立资源的进程，它负责具体的任务执行，并将执行结果返回给 Driver 程序。在 Spark 中，Executor 的数量和资源配置对应用程序的性能有着非常重要的影响。