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在Ubuntu上運行Apache Spark作業時，并發控制是一個重要的考慮因素。Spark通過其內置的資源管理器（如 Standalone、YARN或Mesos）來分配和管理資源，從而實現并發控制。以下是一些關于如何在Ubuntu上使用Spark進行并發控制的關鍵點：
理解Spark的資源管理：
配置Spark資源管理：
spark.executor.instances、spark.executor.memory、spark.executor.cores等參數來控制并發執行的作業實例和資源分配。任務調度與并發控制：
監控與調優：
處理并發問題：
使用高級特性：
考慮系統負載：
安全性與權限管理：
綜上所述，在Ubuntu上運行Spark作業時，通過合理配置資源管理、任務調度、監控調優以及處理并發問題，可以實現高效的并發控制，從而提升Spark作業的性能和穩定性。
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