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在 Spark 中，配置 CPU 资源主要通过以下几个参数进行控制：
spark.executor.cores：设置每个 Executor 使用的 CPU 核心数。默认情况下，每个 Executor 使用所有可用的 CPU 核心。可以通过设置该参数来限制每个 Executor 使用的核心数。spark-submit --conf spark.executor.cores=4
spark.task.cpus：设置每个 Task 使用的 CPU 核心数。默认情况下，每个 Task 使用 1 个 CPU 核心。可以通过设置该参数来增加每个 Task 使用的核心数。spark-submit --conf spark.task.cpus=2
spark.cores.max：设置整个 Spark 应用程序可以使用的最大 CPU 核心数。这个参数限制了整个应用程序使用的 CPU 资源。spark-submit --conf spark.cores.max=16
spark.default.parallelism：设置默认的并行度，通常设置为集群中所有 CPU 核心数的 2-3 倍。这个参数影响 RDD 的分区数。spark-submit --conf spark.default.parallelism=32
本题详细解读
1. spark.executor.cores
- 作用：控制每个 Executor 使用的 CPU 核心数。
- 默认值：通常为集群中每个节点的所有可用核心。
- 使用场景：当需要限制每个 Executor 使用的 CPU 资源时，可以通过该参数进行配置。例如，如果集群中的每个节点有 8 个 CPU 核心，但希望每个 Executor 只使用 4 个核心，可以设置
spark.executor.cores=4。
2. spark.task.cpus
- 作用：控制每个 Task 使用的 CPU 核心数。
- 默认值：1。
- 使用场景：当 Task 需要更多的 CPU 资源时，可以通过该参数增加每个 Task 使用的核心数。例如，如果 Task 需要执行计算密集型操作，可以设置
spark.task.cpus=2。
3. spark.cores.max
- 作用：控制整个 Spark 应用程序可以使用的最大 CPU 核心数。
- 默认值：无限制。
- 使用场景：当需要限制整个应用程序使用的 CPU 资源时，可以通过该参数进行配置。例如，如果集群中有 32 个 CPU 核心，但希望应用程序最多只使用 16 个核心，可以设置
spark.cores.max=16。
4. spark.default.parallelism
- 作用：设置默认的并行度，影响 RDD 的分区数。
- 默认值：通常为集群中所有 CPU 核心数的 2-3 倍。
- 使用场景：当需要调整 RDD 的分区数以优化并行度时，可以通过该参数进行配置。例如，如果集群中有 16 个 CPU 核心，可以设置
spark.default.parallelism=32以增加并行度。
通过合理配置这些参数，可以有效地控制 Spark 应用程序的 CPU 资源使用，从而优化应用程序的性能和资源利用率。