简述Spark中的并行度等于什么？

参考答案：

在Apache Spark中，并行度通常指的是数据在集群中被切分和并行处理的方式和程度。具体来说，它与以下几个因素密切相关：

分区数（Partitions）：Spark中的RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame/Dataset都被切分为多个分区，每个分区可以在集群的一个任务（Task）上进行处理。因此，分区数决定了数据可以并行处理的粒度。分区数越多，并行度通常越高，但这也会增加调度的复杂性。
核心数（Cores）：集群中每个节点的核心数也会影响并行度。理论上，如果有足够的任务来填满这些核心，那么每个核心都可以同时处理一个任务，从而提高并行度。但是，核心数只是并行处理能力的上限，实际的并行度还取决于任务的切分方式和集群的调度策略。
任务调度：Spark的调度器负责将任务分配给集群中的节点和核心。调度策略、任务大小和集群状态等因素都会影响并行度的实现。例如，如果任务很大或集群资源不足，那么即使有很多核心，也可能无法实现高并行度。
资源分配：在Spark on YARN、Spark on Mesos或Spark Standalone等模式下，资源的分配策略也会影响并行度。例如，在YARN模式下，可以为Spark应用程序分配一定数量的Executor，每个Executor又有一定数量的核心和内存。这些资源的分配决定了应用程序可以并行处理多少任务。

综上所述，Spark中的并行度是一个相对复杂的概念，它受到分区数、核心数、任务调度和资源分配等多种因素的影响。在实际应用中，需要根据集群的规模和数据的特性来合理设置和调整这些参数，以达到最佳的并行处理效果。