spark的excutor是动态的资源分配吗，还是写死的？

在Apache Spark中，Executor的资源分配可以是动态的，而不是写死的。Apache Spark提供了一种称为动态资源分配（Dynamic Allocation）的机制，允许根据应用程序的实际需求动态调整Executor的数量。

动态资源分配的主要思想是根据当前应用程序的工作负载来增加或减少Executor的数量。这样，当应用程序的负载较轻时，可以减少Executor的数量以释放资源；而在负载较重时，可以增加Executor的数量以提高并行性。

关于动态资源分配的一些关键概念：

1. 动态分配开关： 动态资源分配可以通过Spark配置中的spark.dynamicAllocation.enabled参数进行启用或禁用。默认情况下，该功能是禁用的。

2. Executor的最小和最大数量： 可以通过spark.dynamicAllocation.minExecutors和spark.dynamicAllocation.maxExecutors参数配置Executor的最小和最大数量。

3. 空闲时长： 动态资源分配会监视工作负载的变化，根据空闲时长（spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout参数）来决定何时释放Executor。

4. 调整间隔： 可以通过spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout参数配置动态调整的间隔，即监测工作负载变化的时间间隔。

通过这些参数，Spark可以根据应用程序的需求自动调整Executor的数量，以在不同负载条件下实现资源的有效利用。这有助于提高资源的利用率，使得Spark应用程序更具弹性和适应性

 

「Spark从精通到重新入门(二)」Spark中不可不知的动态资源分配：这里面有实战效果图

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