spark怎么划分hdfs数据的 task怎么分配的

在Spark中，HDFS数据的划分和任务的分配是通过两个相关的概念来完成的：数据划分（Partitioning）和任务调度（Task Scheduling）。

数据划分（Partitioning）：
数据划分是将输入数据分割成多个数据块（Partitions）的过程。在Spark中，默认情况下，每个HDFS块都会被划分为一个数据分区。这意味着每个数据分区都包含了一个HDFS块的数据。Spark会根据输入数据的大小和集群中的节点数量自动确定数据分区的数量。

任务调度（Task Scheduling）：
任务调度是将任务（Tasks）分配给集群中的节点来执行的过程。Spark使用一种称为任务调度器（Task Scheduler）的组件来管理任务的分配。任务调度器根据集群的资源情况和任务的依赖关系来决定任务的调度顺序。

在Spark中，默认的任务调度器是FIFO调度器（FIFO Scheduler），它按照任务提交的顺序进行调度。但是，Spark也支持其他调度器，如Fair调度器（Fair Scheduler）和容量调度器（Capacity Scheduler），它们可以根据不同的策略来进行任务的调度。

任务分配是由任务调度器来完成的，它会将任务分配给集群中的可用节点。通常情况下，每个节点可以同时执行多个任务，具体的并行度取决于节点的资源配置和可用的CPU核数。任务调度器会尽量将任务分配给负载较低的节点，以实现负载均衡和最优的资源利用。

需要注意的是，Spark还可以通过手动设置数据分区数量和任务并行度来进行更细粒度的控制。可以使用`repartition()`和`coalesce()`等操作来调整数据分区数量，使用`spark.default.parallelism`参数来设置默认的任务并行度。

综上所述，Spark通过数据划分和任务调度来实现HDFS数据的划分和任务的分配，以便高效地处理大规模数据集。