spark 任务提交后同时执行多少个task怎么设置

您可以通过以下方式设置Spark任务同时执行的任务数：

1. 在SparkConf中设置spark.default.parallelism参数。这个参数控制了RDD的默认分区数，也就是并行度。如果您的应用程序中有多个RDD需要进行操作，那么并行度就会影响任务的并行执行数量。

2. 使用SparkContext的setLocalProperty()方法设置spark.scheduler.pool参数。这个参数可以将任务划分到不同的调度池中，从而控制任务的并行度。

3. 在代码中使用repartition()或coalesce()方法来控制RDD的分区数，从而控制并行度。

需要注意的是，并行度设置得太高可能会导致资源浪费和性能下降，因此需要根据具体情况进行调整。

相关问题

Spark任务提交全流程

Spark任务提交的全流程包括以下步骤：

1. 编写Spark应用程序代码。

2. 打包应用程序代码，并将其上传到HDFS或本地文件系统。

3. 使用spark-submit命令来提交应用程序。其中，需要指定应用程序的jar包路径、主类名、应用程序使用的资源等信息。

4. Spark Driver程序启动后，会向Cluster Manager申请资源。Cluster Manager会根据当前可用的资源情况向Driver程序分配Executor或Driver Node节点。

5. Driver程序将需要执行的任务划分成多个Stage，并为每个Stage创建一个TaskScheduler，该TaskScheduler会将Task分配给已分配的Executor节点。

6. Executor节点接收到Task后，首先会从BlockManager中读取依赖的数据，并将结果缓存在本地内存或磁盘中。

7. Executor节点完成Task后，将结果写回到BlockManager，供下一个Stage使用。

8. 当所有Task执行完成后，Spark Driver程序会将计算结果写回到HDFS或本地文件系统。

总的来说，Spark任务提交的全流程包括应用程序编写、打包、提交、资源申请、任务划分、Task调度、数据存取和结果输出等多个步骤。

请详述Spark核心执行流程，如何使用SparkSubmit在客户端提交job后如何通过Standalone模式获取资源并执行Spark任务计算。

Spark核心执行流程：

1. 创建SparkContext：首先，SparkContext会向集群管理器（如YARN或Standalone）请求资源，并启动Driver程序。Driver程序将整个Spark应用程序的执行流程分解成不同的Stage和Task，并将它们提交给集群管理器进行分配资源和执行。

2. 读取数据：Spark应用程序从外部数据源（如HDFS、HBase、本地文件系统等）读取数据，并将它们转换成RDD。

3. 转换数据：Spark应用程序通过一系列的转换操作（如map、filter、reduceByKey等）对RDD进行处理，生成新的RDD。

4. 缓存数据：在需要反复使用某个RDD时，可以使用cache或persist方法将其持久化到内存或磁盘中，以避免重复计算。

5. 执行Action操作：最后，当需要将结果输出到外部数据源时，Spark应用程序会执行Action操作（如collect、count、saveAsTextFile等），触发整个RDD上的计算。

使用SparkSubmit在客户端提交job后如何通过Standalone模式获取资源并执行Spark任务计算：

1. 首先，需要在客户端使用SparkSubmit命令行工具提交Spark应用程序，指定应用程序的主类、运行参数、依赖库等信息。

2. 接下来，Standalone模式的集群管理器会接收到Spark应用程序的请求，根据资源需求分配Executor，并启动应用程序的Driver程序。

3. Driver程序通过SparkContext向集群管理器申请资源，包括Executor的数量、内存大小等信息。

4. 集群管理器根据资源需求分配Executor，并将Executor的地址、端口等信息返回给Driver程序。

5. Driver程序将整个Spark应用程序的执行流程分解成不同的Stage和Task，并将它们提交给Executor进行分配资源和执行。

6. 每个Executor通过TaskScheduler接收并执行Task，最终将结果返回给Driver程序。

7. Driver程序将结果输出到外部数据源，并结束整个Spark应用程序的执行。

在Standalone模式中，可以通过在SparkSubmit命令中设置--master参数来指定使用Standalone模式，并且可以设置--executor-memory、--executor-cores等参数来控制分配给Executor的资源。