在Spark中，并行度（parallelism）指的是同時處理數據的任務數量。在Spark中并行度可以應用于不同的層級，包括數據的分區、任務的并行執行等。通過調整并行度，可以有效地提高作業的性能和資源利用率。
在Spark中，有兩種主要類型的并行度：
數據并行度：指的是數據在集群中的分片數量，也就是RDD的分區數。數據并行度決定了Spark作業在集群中并行執行的程度。
任務并行度：指的是在每個節點上同時執行的任務數量。通過調整任務并行度，可以控制每個節點上的并行執行程度，從而提高作業的性能。
在Spark中，可以通過設置RDD的分區數、調整Spark作業的并行度參數等方式來控制并行度。通常情況下，適當地增加并行度可以提高作業的性能，但是過高的并行度可能會導致資源競爭和性能下降。因此，在調整并行度時需要進行合理的評估和測試。
