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在Apache Spark中，为什么设置"spark.task.cpus“是无用的？

在Apache Spark中，设置"spark.task.cpus"是无用的，因为Spark的任务调度器是基于线程而不是进程的。这意味着每个Spark任务都在一个独立的线程中执行，而不是在一个独立的进程中执行。因此，设置"spark.task.cpus"参数来指定任务使用的CPU核心数是没有意义的。

Spark的任务调度器会根据可用的CPU核心数和任务的并行度来动态分配任务。它会根据集群的资源情况自动决定每个任务使用的CPU核心数，以实现最佳的资源利用率和任务执行性能。

在Spark中，可以通过设置"spark.executor.cores"参数来控制每个Executor使用的CPU核心数。这个参数决定了每个Executor可以同时执行的任务数。如果需要更细粒度地控制任务的并行度，可以使用Spark的任务级别并行度控制机制，如RDD的"repartition"或"coalesce"操作。

总结起来，设置"spark.task.cpus"参数是无用的，因为Spark的任务调度器是基于线程而不是进程的，它会根据集群的资源情况和任务的并行度动态分配任务。如果需要控制任务的并行度，可以使用其他相关参数或Spark提供的并行度控制机制。

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