我们知道Spark application的运行单元是task，资源分配单元是executor。task数的多少是和RDD的分区数相关的，整个application的并行度是 Executor数 * Task。这里整理一下executor的个数是如何设置的。
我们通常都使用spark-submit 来提交任务，对于不同的部署模式，需要使用不同的参数来指定executor数，实际生产环境中最常使用的部署模式就是 ON YARN 和 Standalone两种模式。
Spark ON YARN
ON YARN模式下可以使用选项 –num-executors 来直接设置application的executor数，该选项默认值是2.。 该选项对应的配置参数是 spark.executor.instances
如下，我们可以在启动spark-shell时指定executor数
$ spark-shell --num-executors 5
通过web监控页面可以看到有5个executor
Spark Standalone
在standalone模式下，并没有参数直接指定使用多少个executor数。而是按照如下方式计算而来
executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.cores
spark.cores.max 默认没有设置，这时它使用的是 spark.deploy.defaultCores，而这个的默认值是Int.max，也就是不限制，这样应用就会获取所有可用的CPU资源，所以为了限制应用程序使用CPU资源，用户需要设置spark.core.max配置项，约束每个应用程序所能申请的最大CPU核数。
spark.executor.cores 该参数用以设置每个executor使用的CPU资源，在 ON YARN模式下，默认是1，而standalone模式下是worker节点上所有可用的CPU的资源，显然在实际生产环境中，这样做也不合理，因此需要设置spark.executor.cores配置项，用于设置在standalone模式下每个Executor使用的CPU核数。
最后补充说明一下单个executor的资源配置，也就是一个executor使用的CPU和内存资源
选项 –executor-memory 可以指定每个executor的内存，默认是 1G，对应的配置项是 spark.executor.memory，该配置项默认单位是MB，也可以显示指定单位 （如2g，8g）
选项 –executor-cores （适用于ON YARN和standalone模式） 可以指定每个executor的内存，对应的配置项是 spark.executor.cores
