有多种方法可以从Spark获取执行程序的数量和集群中的核心数量。这是我过去使用的一些Scala实用程序代码。您应该可以轻松地使其适应Java。有两个关键思想：

1. 工人人数是执行者人数减去一或sc.getExecutorStorageStatus.length - 1。

2. 每个工人的核心数可以通过java.lang.Runtime.getRuntime.availableProcessors在一个工人上执行来获得。

其余代码是为SparkContext使用Scala隐式添加便利方法的样板。我在1.x年前编写了代码，这就是为什么不使用的原因SparkSession。

最后一点：合并多个核心通常是一个好主意，因为这可以在数据偏斜的情况下提高性能。在实践中，我使用1.5倍至4倍之间的任何值，具体取决于数据大小以及作业是否在共享群集上运行。

import org.apache.spark.SparkContext

import scala.language.implicitConversions


class RichSparkContext(val sc: SparkContext) {

  def executorCount: Int =
    sc.getExecutorStorageStatus.length - 1 // one is the driver

  def coresPerExecutor: Int =
    RichSparkContext.coresPerExecutor(sc)

  def coreCount: Int =
    executorCount * coresPerExecutor

  def coreCount(coresPerExecutor: Int): Int =
    executorCount * coresPerExecutor

}


object RichSparkContext {

  trait Enrichment {
    implicit def enrichMetadata(sc: SparkContext): RichSparkContext =
      new RichSparkContext(sc)
  }

  object implicits extends Enrichment

  private var _coresPerExecutor: Int = 0

  def coresPerExecutor(sc: SparkContext): Int =
    synchronized {
      if (_coresPerExecutor == 0)
        sc.range(0, 1).map(_ => java.lang.Runtime.getRuntime.availableProcessors).collect.head
      else _coresPerExecutor
    }

}

更新资料

最近getExecutorStorageStatus已被删除。我们已切换为使用SparkEnv的`blockManager.master.getStorageStatus.length

1（减号再次用于驱动程序）。正常的方式来得到它，通过env的SparkContext是没有的外部访问org.apache.spark`包。因此，我们使用封装违规模式：

package org.apache.spark

object EncapsulationViolator {
  def sparkEnv(sc: SparkContext): SparkEnv = sc.env
}