Spark：partition、task、executor关系

spark中执行任务会显示如下格式的进度：

[Stage 4:=========================>                              (12 + 11) / 24]
# 这是stage4阶段：
## 共有24个task（一个partition对应一个task，所以有24个partition）
## 当前正在并行执行的task数量为11。
## 这里没有executor数，因为一个executor里可以同时执行多个task（每个task至少要占用一个虚拟核vcore）
## 已经有12个task执行完成

观察这个进度过程有利于看出是否存在数据倾斜：若其中1个task的完成时间明显高于其他task，说明很可能这个task处理的数据量多于其他task。

executor和task关系：

一个executor可以并行执行多个task，实际上一个executor是一个进程，task是executor里的一个线程。
一个task至少要独占executor里的一个虚拟核心vcore。
一个executor里的核心数由spark-submit的--executor-cores参数指定。
一个task要占用几个核心，可以由.config("spark.task.cpus", 1)配置，默认是1即一个task占用一个vcore。

同时并行执行的task最大数量 = executor数目 * (每个executor核数 / 每个task占用核心数)

任务执行快结束可能会变成这样：

[Stage 4:=============================================>          (22 + 2) / 24]

因为这时候还有2个task没有完成，此时有些executor可能已经空闲下来了。

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DataFrameReader读取csv和json如果设了如下选项，会造成生成的DataFrame只有一个partition，也就是只有一个task：

.option("multiLine", true)  
//加入此行会造成生成的DataFrame只有一个partition

因为spark要考虑读取多行解析文件数据，所以不能进行文件的随意分割。

相反，如果是单行模式则可以以任意行结束符进行分割，就能并行读取，生成的DataFrame就能有多个分区。
如果要读取的文本文件在hdfs上，生成DataFrame的分区数等于原始文件的block数。如1345MB文件，block大小128MB，会生成11个partition（1345/128=10.5）。

查看Dataset分区数：

ds.rdd.getNumPartitions

改变分区数：

ds.repartition #能任意改变分区数，但是速度慢
ds.coalesce #只能减少分区数，对平衡数据倾斜有效，而且是窄依赖所以速度块。