多张百万级数据量的表，用spark做关联，分组聚合离线任务，spark任务需要多大资源？

对于多张百万级数据量的表，使用 Spark 进行离线任务的关联、分组聚合等操作，需要足够的计算资源才能保证任务的高效执行。以下是一些估算资源需求的经验：

1. 内存资源

在 Spark 中，内存资源对于任务的执行效率非常重要。对于百万级别的数据表，建议将内存资源设置为数据总量的 2~3 倍。例如，如果所有表的总数据量为 3TB，那么可以将内存资源设置为 6~9TB。

2. CPU 资源

CPU 资源对于任务的并行度和执行速度也非常重要。对于百万级别的数据表，建议使用至少 10~20 个 CPU 核心来执行任务。

3. 存储资源

对于大规模的数据，存储资源也是非常重要的。建议使用高速硬盘或者 SSD 等存储设备，以提高数据读取和写入的速度。此外，还需要足够的存储空间来存储中间结果和最终结果。

需要注意的是，以上只是粗略的估算，具体的资源需求会受到任务的复杂度、数据分布等因素的影响。因此，在执行任务之前，最好对任务进行一些测试和调整，以确定最合适的资源配置。同时，还需要注意使用任务调度器来管理任务的并发度和资源占用情况，以避免资源浪费和任务失败等问题。