Spark并行度是指在集群中同时执行任务的数量,可以通过设置spark.default.parallelism属性来控制。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。
一般来说,可以根据集群的资源情况和任务的复杂度来设置并行度。如果集群资源充足并且任务比较复杂,可以增加并行度以提高处理效率;如果资源有限或者任务比较简单,可以减少并行度以避免资源浪费。
另外,还可以通过设置RDD的分区数来控制并行度。可以在创建RDD时指定分区数,也可以通过调用repartition()或coalesce()方法来重新分区。更细粒度的控制可以通过在具体操作中使用repartition()或coalesce()方法来实现。
总的来说,对于Spark并行度的设置需要根据具体情况进行调整,以保证任务的高效执行。
辰迅云「云服务器」,即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘,价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读: spark框架的主要功能是什么