Spark -有多少执行器和核心分配给我的spark作业

Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它支持分布式数据处理和分析。在Spark中，执行器和核心是用来执行Spark作业的关键组件。

执行器是Spark作业运行的实际执行引擎，它负责管理和执行作业的任务。Spark支持多种类型的执行器，包括本地执行器、Standalone执行器、YARN执行器和Mesos执行器。

• 本地执行器：本地执行器是在单个机器上运行Spark作业的执行器。它适用于在本地开发和测试Spark应用程序。
• Standalone执行器：Standalone执行器是Spark自带的一种执行器，它可以在一个Spark集群中运行作业。它适用于小规模的Spark集群。
• YARN执行器：YARN执行器是在Hadoop集群上运行Spark作业的执行器。它利用YARN资源管理器来分配和管理作业的资源。
• Mesos执行器：Mesos执行器是在Mesos集群上运行Spark作业的执行器。它利用Mesos资源调度器来分配和管理作业的资源。

核心是Spark作业执行的计算单元，它代表了作业执行时可用的CPU和内存资源。Spark作业可以通过配置来指定分配给它的核心数量。

在Spark中，执行器和核心的分配是根据作业的需求和集群的资源情况来决定的。通常，可以通过设置Spark作业的配置参数来指定执行器和核心的分配方式，以达到最佳的性能和资源利用率。

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