在Spark中，并行度（Parallelism）指的是在分布式计算环境下同时执行任务的数量，也可以理解为并发执行的任务数。具体来说，在Spark中并行度通常指的是RDD（Resilient Distributed Dataset）的分区数或作业的任务数量。
1. RDD的分区数：RDD是Spark中的基本数据抽象，它会将数据集划分为多个分区以便并行处理。RDD的分区数决定了可以并行执行的任务数量，也影响到作业的性能和资源利用情况。
2. 作业的任务数量：当您提交一个Spark作业时，可以通过设置并行度来控制作业的执行方式。更高的并行度可以加快作业的执行速度，但也会增加资源消耗。
调整并行度可以优化作业的性能，根据数据量、集群资源等情况选择合适的并行度可以使作业更高效地执行。在Spark中，您可以通过设置不同的参数（如`spark.default.parallelism`）来调整并行度，以满足具体的需求。
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