梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念：
输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
当Spark读取这些文件作为输入时，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，注意InputSplit不能跨越文件。
随后将为这些输入分片生成具体的partition/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。
- 每个节点（worker）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。
- 而 Task被执行的并发度 = Executor数目 * 每个Executor核数。
至于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。
1，Application
- application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。比方说spark examples中的计算pi的SparkPi。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储（比方说collect收集输出到console）。
2，Driver
- Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的功能相类似。主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager进行协调。有client和cluster联众模式。client模式driver在任务提交的机器上运行，而cluster模式会随机选择机器中的一台机器启动driver。
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一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的人口点。
- 功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。
3，Job
- Spark中的Job和MR中Job不一样。MR中Job主要是Map或者Reduce Job。而Spark的Job其实很好区别，一个action算子就算一个Job，比方说count，first等。
4, Task
- Task是Spark中最小的执行单元。RDD一般是带有partitions的，每个partition的在一个executor上的执行可以任务是一个Task。
5, Stage
- Stage概念是spark中独有的。一般而言一个Job会切换成一定数量的stage。各个stage之间按照顺序执行，宽依赖和窄依赖的边界就是stage的划分点。具体可以参考：https://www.cnblogs.com/xiexiandong/p/12817807.html