spark reduce 函数的并行度

Spark的reduce函数的并行度取决于输入数据的分区数和可用的执行器数量。每个分区都可以在独立的线程上进行reduce操作，因此可以并行处理。通常情况下，Spark会根据数据大小自动确定分区数，但也可以手动指定分区数。

另外，如果可用的执行器数量足够多，Spark还可以通过对每个分区的reduce操作进行进一步切分来增加并行度。这个过程称为shuffle，可以将数据重新分区并在不同的执行器上进行reduce操作。

总之，reduce函数的并行度取决于数据分区和可用的执行器数量，可以通过手动指定分区数和调整执行器数量来优化性能。