在Spark中，如何设置并行度？

在Spark中，可以通过以下方式来设置并行度：
对于RDD：
使用parallelize方法创建RDD时，可以指定分区数来设置并行度，例如：sc.parallelize(data, numSlices)
对于已有的RDD，可以使用repartition或coalesce方法来增加或减少分区数，从而改变并行度。
对于Spark作业：
通过在SparkConf中设置spark.default.parallelism属性来设置全局默认并行度，例如：conf.set("spark.default.parallelism", "100")
在调用具体操作时，可以在操作参数中指定并行度，例如：rdd.map(func, numPartitions=10)。
注意，要根据数据量、集群资源以及具体操作来设置并行度。一般而言，对于数据量较小的RDD，可以将分区数设置为执行节点数的两倍；对于数据量较大的RDD，可以根据实际情况进行调整；对于耗时操作，可以适当增加并行度以提高作业的执行速度。