1.1 --num-executors 100
参数解释：任务可以申请的Excutor最大数量，并不是一次性分配100个Excutor；Excutor数量会在任务的运行过程中动态调整，有 job处于pending状态则申请Excutor，一个Excutor空闲时间过长则将其移除；Excutor的数量决定了任务的并行度；
申请Excutor：当有任务处于pending状态（积压）超过一定时间，就认为资源不足，需要申请Excutor；
何时申请：当pending积压的任务超过spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout（1秒）就申请
申请多少：申请数量 = 正在运行和pending的任务数量 * spark.dynamicAllocation.executorAllocationRatio（1）/ 并行度
移除Excutor：
spark.dynamicAllocation.enabled（false）决定是否使用资源动态分配；必须开启外部shuffle；
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout （60s）空闲60s就会被回收(并且没有缓存)；
决定任务的并行度：executor的数量就是工作节点的数量，直接决定了任务的并行度；准确的说是由executor*core决定的；这只是物理上提供的最大并行度，而任务实际的并行度还是由程序中设置的并行度决定，也就是RDD的分区数；
1.2 --executor-memory 5g
参数解释：每个execu