Spark 官方文档——Configuration配置_spark run configurations如何配置-优快云博客

本文详细解析了Apache Spark中分区的默认设置与调整策略，包括local、local-cluster、yarn和standalone模式下的分区数计算规则，以及如何通过调整参数如executor_cores、executor_memory和spark_parallelism来优化大量task的情况，提升Spark作业执行效率。

官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
Configuration配置:https://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/5685298.html
https://www.cnblogs.com/bigbigtree/category/850078.html
在这里插入图片描述
如果在spark-default.conf中没有显示设置的话。会按照不同模式给不同的默认分区数。(spark.default.parallelism)

对于local[N]模式，因为开辟了N个线程，所以有N个core，也就默认分区为N。如果单用local那么只会开起一个分区。

如果是伪分布模式，local-cluster[x,y,z] 那么默认分区是x＊y，x代表的是运行的executor数量，y是每个executor有多少个core。

如果是yarn或者是standalone模式。是用的函数max(x＊y,2)前者的含义和伪分布一样，后者表示如果x＊y＜2，分区就取2。

在程序读取创建RDD的时候，一般会用textFile，这个函数可以读取本地或者是hdfs的文件。分区数为

rdd的分区数 = max（本地file的分片数， sc.defaultMinPartitions）
rdd的分区数 = max（hdfs文件的block数目， sc.defaultMinPartitions）

但是对于用 sc.parallelize创建的数据，是用的默认分区，也可以在第二个参数中进行显示的设置。

对于问题本身:task过多，原因是分区的问题。我们应该从分区入手，是输入的小文件太多，还是本来就会有大数据量。在分区过多时，限定分区个数看看性能是否提高，也可以在filter等操作后对分区进行一定缩减。大量使用shuffle操作使task增加(这个应该不是本问题原因，但是我们应该考虑这也是让task增加的原因)，这样会完成多个stage串行会降低效率。

当我们真的无法避免这么多task时候，我们应该用最佳的参数进行调优。下面参数是来自浪尖的建议

executor_cores*num_executors 不宜太小或太大!一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。
executor_cores 不宜为1!否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。
executor_memory 一般 6~10g 为宜，最大不超过 20G，否则会导致 GC 代价过高，或资源浪费严重。
spark_parallelism 一般为 executor_cores*num_executors 的 1~4 倍，系统默认值 64，不设置的话会导致 task 很多的时候被分批串行执行，或大量 cores 空闲，资源浪费严重。
driver-memory 早前有同学设置 20G，其实 driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g 就够了。