Spark作业在Ubuntu上的资源利用率受多个因素影响，包括硬件配置、Spark配置、任务并行度以及数据倾斜等。以下是一些关键因素和优化策略，可以帮助你提高Spark作业在Ubuntu上的资源利用率：
spark.executor.instances：设置合适的执行器实例数，以充分利用可用的CPU和内存资源。spark.executor.memory 和 spark.driver.memory：为执行器和驱动程序分配适当的内存量。spark.sql.shuffle.partitions：调整Spark SQL的shuffle分区数，以优化并行处理。spark.default.parallelism：设置默认的并行度，以控制任务在不同执行器上的分布。通过综合考虑以上因素并进行相应的优化，你可以提高Spark作业在Ubuntu上的资源利用率，从而提升整体作业性能。
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