Spark 並列度とは？設定方法とパフォーマンスへの影響

Sparkにおいて、並行度は分散計算環境で同時にタスクを実行する数を指し、並行して実行されるタスクの数とも理解されます。具体的には、Sparkにおいて並行度は通常、RDD（Resilient Distributed Dataset）のパーティション数またはジョブのタスク数を指します。

1. RDDのパーティション数：RDDはSparkの基本的なデータ抽象であり、データセットを複数のパーティションに分割して並列処理する。RDDのパーティション数は並列実行可能なタスクの数を決定し、ジョブのパフォーマンスやリソース利用状況に影響を与える。
2. Spark 作業の課題の数は、Spark 作業を提出する際に、並列度を設定することで実行方法を制御できます。高い並列度は作業の実行速度を速めることができますが、リソース消費も増加する可能性があります。

データ量やクラスタリソースなどの状況に応じて適切な並列度を選択することで、ジョブの性能を最適化することができます。Sparkでは、spark.default.parallelismなどのパラメータを設定することで、並列度を調整して特定の要件に適合させることができます。