40台服务器，每台32Core 128GMemory 跑1T的数据 spark需要设置多少个executor

对于这个问题，Spark的executor数量需要根据多个因素来决定，包括数据大小、可用内存和计算资源等。通常来说，一个executor可以使用多个核心和内存资源。

在你的情况下，每台服务器有32个核心和128GB内存。假设你将每个executor分配给一个核心和4GB内存，那么每台服务器最多可以同时运行32个executor（32个核心）。

因此，对于40台服务器，最多可以设置的executor数量为40 * 32 = 1280个。

当然，这只是一个粗略的估计。实际上，你可能需要根据数据量、任务类型和性能需求等因素进行调整和优化。同时，还要考虑到其他资源的使用，如网络带宽和磁盘IO等。

建议在实际部署前进行测试和调优，以找到最佳的executor数量和配置参数。

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java 提交spark某个任务时，怎么设置这个任务的driver和executor的cpu和内存占有

在提交 Spark 任务时，可以使用 `--driver-memory` 参数来设置 Driver 的内存占用，例如：

./bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 4g myApp.jar

其中，`--driver-memory` 后面的 `4g` 表示分配给 Driver 的内存为 4GB。同样地，可以使用 `--driver-cores` 参数来设置 Driver 的 CPU 核数。

对于 Executor 的资源设置，可以使用 `--executor-memory` 参数设置内存占用，例如：

./bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --deploy-mode client --executor-memory 2g myApp.jar

其中，`--executor-memory` 后面的 `2g` 表示分配给每个 Executor 的内存为 2GB。同样地，可以使用 `--executor-cores` 参数来设置每个 Executor 的 CPU 核数。

注意，这些参数的值应该根据你的任务所需的资源量来进行设置，过高或过低都会影响任务的运行效果。

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。