在Spark集羣中，集羣的節點個數、RDD分區個數、cpu內核個數三者與並行度的關係？？

梳理一下Spark中關於併發度涉及的幾個概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及節點數、Executor數、core數目的關係。

輸入可能以多個文件的形式存儲在HDFS上，每一個File都包含了不少塊，稱爲Block。
當Spark讀取這些文件做爲輸入時，會根據具體數據格式對應的InputFormat進行解析，通常是將若干個Block合併成一個輸入分片，稱爲InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。
隨後將爲這些輸入分片生成具體的Task。InputSplit與Task是一一對應的關係。
隨後這些具體的Task每一個都會被分配到集羣上的某個節點的某個Executor去執行。

• 每一個節點能夠起一個或多個Executor。
• 每一個Executor由若干core組成，每一個Executor的每一個core一次只能執行一個Task。
• 每一個Task執行的結果就是生成了目標RDD的一個partiton。

注意: 這裏的core是虛擬的core而不是機器的物理CPU核，能夠理解爲就是Executor的一個工做線程。

而 Task被執行的併發度 = Executor數目 * 每一個Executor核數。

至於partition的數目：

• 對於數據讀入階段，例如sc.textFile，輸入文件被劃分爲多少InputSplit就會須要多少初始Task。
• 在Map階段partition數目保持不變。
• 在Reduce階段，RDD的聚合會觸發shuffle操做，聚合後的RDD的partition數目跟具體操做有關，例如repartition操做會聚合成指定分區數，還有一些算子是可配置的。