梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。
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。
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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。
比如的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，每个两2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。 |
这就是在spark调优中，增大RDD分区数目（即增大了task数量），增大任务并行度的做法。
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Spark集群的节点个数为集群的机器的数量。一个机器上有几个worker，一个woker可以申请多少core是可配置的。一个常用的配置是：
一台机器一个worker，一个woker可拥有的最大core数是机器逻辑cpu的数量。
在这种情况下，一个core就可以理解为一台机器的一个逻辑核。
而RDD的分区个数决定了这个RDD被分为多少片（partition）来执行，一个片给一个Core。
假设有一个10台机器的集群，每台机器有8个逻辑核，并按照如上的配置，那么这个spark集群的可用资源是 80个core（这里只考虑cpu，实际上还有内存）。如果一个任务申请到了集群的所有资源（所有80个core）。现在有一个被分为100个partition的RDD被map执行，那么会同时启动80个Task也就是占用了所有80个core计算（实际是启动了80个线程），剩余20个partition等待某些task完成后继续执行。
当然理论上可以给一台机器配置更多的worker和core，即使实际上机器只有80个逻辑核，但是你总共配置100个core，就可以同时跑起来100个partition了（ no zuo no die ），80个你配置100个，其实实际还是按80来跑而已。
名词和某些解释不严格的严谨，题主能明白就成。
