在Spark中，并行度（Parallelism）指的是在分布式計算環(huán)境下同時執(zhí)行任務(wù)的數(shù)量，也可以理解為并發(fā)執(zhí)行的任務(wù)數(shù)。具體來說，在Spark中并行度通常指的是RDD（Resilient Distributed Dataset）的分區(qū)數(shù)或作業(yè)的任務(wù)數(shù)量。
1. RDD的分區(qū)數(shù)：RDD是Spark中的基本數(shù)據(jù)抽象，它會將數(shù)據(jù)集劃分為多個分區(qū)以便并行處理。RDD的分區(qū)數(shù)決定了可以并行執(zhí)行的任務(wù)數(shù)量，也影響到作業(yè)的性能和資源利用情況。
2. 作業(yè)的任務(wù)數(shù)量：當您提交一個Spark作業(yè)時，可以通過設(shè)置并行度來控制作業(yè)的執(zhí)行方式。更高的并行度可以加快作業(yè)的執(zhí)行速度，但也會增加資源消耗。
調(diào)整并行度可以優(yōu)化作業(yè)的性能，根據(jù)數(shù)據(jù)量、集群資源等情況選擇合適的并行度可以使作業(yè)更高效地執(zhí)行。在Spark中，您可以通過設(shè)置不同的參數(shù)（如`spark.default.parallelism`）來調(diào)整并行度，以滿足具體的需求。
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