1、任务中如何确定spark RDD分区数、task数目、core个数、worker节点个数、excutor数量
（1）hdfs 上的文件的存储形式是以 Block 的形式存储的，每个 File 文件都包含了很多块，一个Block默认是128M大小。当 spark 从 hdfs 上读取数据的时候，会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为 InputSplit，其中要注意InputSplit不能跨越文件 File。
（2）spark 会为这些分片生成具体的 task，InputSplit 与 Task 是一 一对应的关系，随后这些具体的 Task 每个都会被分配到集群上的某个节点的某个 Executor 去执行，每个 task 执行的结果就生成了RDD的一个 partiton。
- 每个 worker 节点可以起一个或多个 Executor。
- 每个 Executor 由若干 core 组成，每个 Executor 的每个 core 一次只能执行一个 Task。
- 每个 Task 执行的结果就是生成了目标 RDD 的一个 partiton。
注意： 这里的 core 是虚拟的 core 而不是机器的物理 CPU 核，可以理解为就是 Executor 的一个工作线程。
Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数（=core总个数）
2、RDD 中 partition 的数目：
对于数据读入阶段，例如 sc.textFile，输入文件被划分为多少 InputSplit 就会需要多少初始 Task。
在 Map 阶段 partition 数目保持不变。
在 Reduce 阶段，RDD 的聚合会触发 shuffle 操作，聚合后的 RDD 的 partition 数目跟具体操作有关，例如 repartition 操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。
RDD 在计算的时候，每个分区都会起一个 task，所以 rdd 的分区数目决定了总的 task 数目。
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。
例如：
RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。
如果计算资源不变，你有101个task的话，就需要6个轮次，在最后一轮中，只有一个task在执行，其余核都在空转。
如果资源不变，你的RDD只有2个分区，那么同一时刻只有2个task运行，其余18个核空转，造成资源浪费。
参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/82725176