Spark中--executor-core对应逻辑核还是物理核？并行执行层面疑问

直白结论 #

• Spark根本不管你是物理核心还是逻辑处理器（超线程），它只认操作系统暴露的逻辑CPU数量。
• 你设置的--executor-cores=3，本质是给每个Executor分配3个逻辑CPU核心，而非物理核心。

你的场景拆解 #

你的机器有16个物理核心（每个带2个超线程，总共32个逻辑CPU），设置--num-executors=2、--executor-cores=3后：

• 每个Executor会获得3个逻辑CPU的调度权限，至于这3个逻辑CPU是来自同一物理核心的超线程，还是不同物理核心，完全由操作系统调度决定，Spark不干预。
• 你之前算的2*3=6是混淆了物理核心的超线程数和Spark的任务并行逻辑——Spark每个Executor的并行任务数默认等于executor-cores的数值，也就是3个，不是6个。
• 关于“是否在核心内创建线程利用超线程”：Spark的任务本身就是线程，这些线程会被操作系统分配到空闲的逻辑处理器上，包括同一物理核心的两个超线程，本质是操作系统在利用超线程，Spark只是提交任务线程而已。

额外提示 #

要是想把超线程的性能用满，直接把--executor-cores设得接近逻辑CPU总数就行（别把系统资源占光），操作系统会自动把任务分到超线程上，不用给Spark加特殊配置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nayak0765