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Spark的分区数、Executor数、Task数之间的逻辑关系
本文从Apache Spark 的底层原理和架构来剖析：分区数、Executor 数、Task 数分别由谁决定，以及它们之间的逻辑关系。算作是一个小总结。为了方便理解，我们先建立两个核心铁律：一个 Task 处理一个 Partition（分区）。Task 的并行执行数量，取决于 Executor 可用的 CPU 核心数。下面分维度拆解：1、分区数（Partitions）是如何确定的？分区是 Spark 中数据切分的最小逻辑单元，它决定了“要把数据切成多少份”。具体由以下阶段决定：数据源读取阶段（Input）：对于 HDFS / 本地文件：默认分区数等于文件块数（Block）。例如一个 256MB 的文件，如果 HDFS 块大小为 128MB，则初始为 2 个分区。可通过配置 spark.sql.files.maxPartitionBytes（默认 128MB）控制合并大小，避免产生太多小分区。还有 spark.sql.files.openCostInBytes 影响小文件的合并策略。对于 JDBC/关系型数据库：由 fetchSize 和 partitionColumn（手动指定的分区列）决定。Shuffle 阶段（宽依赖）：执行 groupBy、join、repartition 等算子时，分区数由 spark.sql.shuffle.partiti
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