Spark 中 Partition，Task，core，Executor的个数决定因素和关系

分区（Partition）数

我们都知道一个 RDD 中有多个 Partition，Partition 是 Spark RDD 计算的最小单元，决定了计算的并发度。
分区数如果远小于集群可用的 CPU 数，不利于发挥 Spark 的性能，还容易导致数据倾斜等问题。
分区数如果远大于集群可用的 CPU 数，会导致资源分配的时间过长，从而影响性能。
那么，Partition 的数量是由什么决定的呢？

这个又得根据 RDD 的创建方式分为两种情况：

1、从内存中创建 RDD：sc.parallelize(...)，那么默认的分区数量为该程序所分配的资源的 CPU 数量。
2、从 HDFS 文件创建：sc.textFile(...) 或 spark.sql(...)，每个 HDFS 文件以块（Block）的形式存储，Spark 读取时会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，例如文本格式就用 TextInputFormat 进行解析，一般是将若干个 Block 合并为一个输入分片（InputSplit），而这个 InputSplit 数就是默认的分区数。

然而，RDD 经过不同的算子计算后，分区数目又会变化。

通过 Generic Transformation 创建
- filter(), map(), flatMap(), distinct() Partition 数量等于父 RDD 的数量。
- rdd.union(other_rdd) Partition 数量等于 rdd_size + other_rdd_size
- rdd.intersection(other_rdd) Partition 数量等于 max(rdd_size, other_rdd_size)
- rdd.subtract(other_rdd) Partition 数量等于rdd_size
- rdd.cartesian(other_rdd) Partition 数量等于 rdd_size * other_rdd_size
通过 Key-based Transformation 创建
什么是 key-based？key-based 指的是执行 transformation 的 rd d都必须是 pair rdd，在 pyspark 中，并没有 pair rdd 这个类型，一个 rdd 要成为有效的 pair rdd，只需要 rdd 中的每条记录满足 k, v = kv，也就是只要是一个支持迭代，且一共含有两个元素的对象即可，可以是(k, v) ，也可以是[k, v]，也可以是自定义类型等。
在默认的情况下：
- reduceByKey(), foldByKey(), combineByKey(), groupByKey() partition 数量等于 parent rdd 的数量，使用 HashPartitioner，允许自己指定 hash 函数
- sortByKey() partition 数量等于 parent rdd 的数量，使用 RangePartitioner
- mapValues(), flatMapValues() partition 数量等于 parent rdd 的数量，使用 parent rdd 的 partitioner，这两个函数接收的 parent rdd 必须为 pair rdd，确保执行完以后保持原有 partition 不变
- join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin() partition 数量取决于相关的两个 rdd，使用 HashPartitioner

Task 数

总的 Task 数

默认情况下，Task 的数量是由 Partition 决定的，RDD 计算时，每个分区会启一个 Task，所以 RDD 的分区数决定了总 Task 数。

在类 DAGScheduler 中的 submitMissingTasks 方法中，在 Stage 中会根据 RDD 的 Partitions 来获得一个 TaskSet，每个 Task 处理一个 Partition。

DAGSchedueler.scala:

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// From submitMissingTasks
...   
val tasks: Seq[Task[_]] = try {
  stage match {
    case stage: ShuffleMapStage =>
      partitionsToCompute.map { id =>
        val locs = taskIdToLocations(id)
        val part = stage.rdd.partitions(id)
        new ShuffleMapTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
          taskBinary, part, locs, stage.latestInfo.taskMetrics, properties)
      }

    case stage: ResultStage =>
      val job = stage.activeJob.get
      partitionsToCompute.map { id =>
        val p: Int = stage.partitions(id)
        val part = stage.rdd.partitions(p)
        val locs = taskIdToLocations(id)
        new ResultTask(stage.id, stage.latestInfo.attemptId,
          taskBinary, part, locs, id, properties, stage.latestInfo.taskMetrics)
      }
  }
}
...

HDFS File Block、InputSplit、Partition 和 Task 数量的关系可见下图：
关系图

Task 的最大并发数

申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的 Task 数目。
同时又因为只有当前的 Stage 计算完成，才能计算下一个 Stage，一个 Stage 会为 RDD 的每个 Parition 生成一个 Task 任务，所以 Task 的并发数目还受 RDD 的分区数影响。

当 Task 被 Executor 提交后，会根据 Executor 可用的 CPU 核数，来决定一个 Executor 总同时可以执行多少个 Task。

在类 TaskSchedulerImpl 的 resourceOfferSingleTaskSet 方法中，CPUS_PER_TASK 的定义为val CPUS_PER_TASK = conf.getInt("spark.task.cpus", 1)，也就是说默认情况下一个task对应cpu的一个核。如果一个executor可用cpu核数为8，那么一个executor中最多同是并发执行8个task；假如设置spark.task.cpus为2，那么同时就只能运行4个task。

TaskSchedulerImpl.scala:

Copy

// From resourceOfferSingleTaskSet
...
  if (availableCpus(i) >= CPUS_PER_TASK) {
    try {
      for (task <- taskSet.resourceOffer(execId, host, maxLocality)) {
        tasks(i) += task
        val tid = task.taskId
        taskIdToTaskSetManager(tid) = taskSet
        taskIdToExecutorId(tid) = execId
        executorIdToTaskCount(execId) += 1
        executorsByHost(host) += execId
        // 决定了一个 Executor 中可以运行多少个 Task
        availableCpus(i) -= CPUS_PER_TASK
        assert(availableCpus(i) >= 0)
        launchedTask = true
      }
    } catch {
      case e: TaskNotSerializableException =>
        logError(s"Resource offer failed, task set ${taskSet.name} was not serializable")
        // Do not offer resources for this task, but don't throw an error to allow other
        // task sets to be submitted.
        return launchedTask
    }
  }
...

Task 的调优

But！！！
通常根据默认情况下，Task 的数量是偏少的，如果 Task 数目偏少，就会导致前面设置好的 Executor 的参数都前功尽弃。

例如，Executor进程有很多个，CPU 和内存资源也相当充足，但是由于 RDD 的分区数较少，那么 Task 数也很少，那么很多 Executor 进程很可能根本就没有 Task 可以执行，导致并行执行的 Task 数太少，资源也就白白浪费了。

因此 Spark 官网建议的 Task 的设置原则是：设置 Task 数目为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适。例如 Executor 的总 CPU core 数量为300个，那么设置1000个 Task 是可以的，此时可以充分地利用 Spark 集群的资源。

Executor 数

num-executors = spark.cores.max / spark.executor.cores

spark.cores.max 是指你的 Spark 程序需要的总核数
spark.executor.cores 是指每个 Executor 需要的核数

而这些参数是在使用 spark-submit 提交程序时，根据作业和集群的情况手动设置的（具体需要设置多少，那样根据 Spark 的调优经验来定了），因为默认情况下，只会启动少量的 Executor，无法发挥 Spark 集群的性能。
例如：

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$ bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
--num-executors 100 \
--executor-memory 6G \
--executor-cores 4 \
-- ...

mzqadl

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