如何在Dataproc集群中设置--num-executors？相关疑问咨询

1. 是否可以设置少于Worker节点数的Executor？若可以，空闲Worker节点会如何？ #

完全可以。当设置的Executor数量少于Worker节点数时，未分配到Executor的Worker节点会处于空闲状态，不参与当前Spark作业的计算。后续有新Spark作业提交时，这些空闲节点可被调度运行新作业的Executor。

2. 是否可以设置多于Worker节点数的Executor？额外的Executor会运行在哪里？ #

可以，但需要单个Worker节点有足够的CPU、内存资源来承载多个Executor。额外的Executor会被调度到现有Worker节点上，只要节点剩余资源满足Executor的配置要求（比如--executor-cores和--executor-memory定义的资源量）。若所有Worker节点资源已占满，额外Executor会进入等待状态，直到有节点释放出足够资源。

3. 是否可以在每个节点使用1个Executor的情况下运行多个Spark应用？ #

可以。Dataproc支持多应用共享集群资源，只要集群总资源能容纳所有应用的Executor。每个应用的Executor会被YARN（默认调度器）合理分配到Worker节点上，多个应用可并行运行，节点空闲资源会被充分利用。

4. 是否可以为单个Spark应用在每个节点配置多个Executor？ #

当然可以。只要单个Worker节点的总资源（CPU核数、内存）足够支撑多个Executor的资源需求（需预留节点自身运行的基础资源）。你可以通过调整--num-executors总数量，配合--executor-cores和--executor-memory的参数设置，让单个节点运行多个Executor，以此最大化节点资源利用率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khilesh Chauhan