你可能会在自己的集群上观察到：Spark UI 上显示的 Executor Cores 与 Yarn 上的 vCore 数量是不符的，本文将会给出详细解释。本文和《为什么我的集群一个 Spark Executor / Yarn Container 只有一个vCore?》一文有比较密切的关系，建议先阅读一下此文，本文可以看作是这篇文章的“补充”，因为原文只讨论了Yarn上的情况，并没有Spark UI和本地实际资源分配的讨论和验证！
注意：本文测试和说明使用的EMR 6.8，这一点非常重要，因为在后续的EMR版本上，例如EMR 6.11，会默认启用一个特别的配置，导致表现出的行为与本文描述有很大的出路，关于这种情况，在《》一文会给出详细的说明 。
集群配置
为了便于观察资源占用情况，我们特别使用了只有一个Worker节点的EMR集群，版本为EMR 6.8（注意：某些版本的EMR表现的行为与本文描述的情形是完全不同的，例如 EMR 6.11，因为集群的默认配置会有差异，关于这一情况，请参考《为什么Spark UI上显示的Executor数量和Cores与请求值完全不符？》） 。其中：Master节点：8 vCore / 64 GB, 1个Core节点：16 vCore / 128