每个task处理一个partition，一个文件的大小/128M就是task的数量
Task的最大并发数
当task被提交到executor之后，会根据executor可用的cpu核数，决定一个executor中最多同时运行多少个task。
默认情况下一个task对应cpu的一个核。如果一个executor可用cpu核数为8，那么一个executor中最多同是并发执行8个task；
二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism
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参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。
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参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和cpu有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总cpu core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。
三. 命令示例
spark-submit --class com.cjh.test.WordCount --conf spark.default.parallelism=12 --conf spark.executor.memory=800m --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.cores.max=6 my.jar
