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Spark作業在Ubuntu上的資源利用率受多個因素影響，包括硬件配置、Spark配置、任務并行度以及數據傾斜等。以下是一些關鍵因素和優化策略，可以幫助你提高Spark作業在Ubuntu上的資源利用率：
spark.executor.instances：設置合適的執行器實例數，以充分利用可用的CPU和內存資源。spark.executor.memory 和 spark.driver.memory：為執行器和驅動程序分配適當的內存量。spark.sql.shuffle.partitions：調整Spark SQL的shuffle分區數，以優化并行處理。spark.default.parallelism：設置默認的并行度，以控制任務在不同執行器上的分布。通過綜合考慮以上因素并進行相應的優化，你可以提高Spark作業在Ubuntu上的資源利用率，從而提升整體作業性能。
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