Spark

简述Spark运行时并行度的设置？

参考答案：

Spark运行时并行度的设置主要涉及到如何在集群中同时执行任务的数量。以下是一些主要的设置方法：

在创建RDD时指定并行度：可以使用parallelize方法并传入一个数字作为参数来指定并行度。例如，sc.parallelize(data, 4)表示将数据分成4个分区进行并行处理。
在调用transformation操作时设置并行度：某些transformation操作（如repartition、coalesce）可以接受一个参数来指定新的并行度。例如，rdd.repartition(8)表示将RDD重新分为8个分区。
在SparkConf中设置默认并行度：在创建SparkContext时，可以通过SparkConf对象设置默认并行度。例如，conf.set("spark.default.parallelism", "4")表示设置默认并行度为4。该属性的默认值是2倍的CPU核心数，但可以根据具体的应用需求进行调整。

另外，并行度的设置还需要考虑集群的资源情况和任务的复杂度。增加Executor的个数和每个Executor的CPU core个数都可以提高task的并行度。在Spark SQL中，可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions属性来设置全局并行度，该属性决定了在进行shuffle操作时（如Group By、Join等）的默认并行度。

最后，通过监控任务运行情况和资源使用情况，可以调整并行度以优化Spark作业的性能。

综上所述，Spark运行时并行度的设置是一个灵活的过程，需要根据具体情况进行调整以达到最佳性能。