在Ubuntu上优化Spark作业的执行计划，可以从以下几个方面进行：
spark.executor.instances：控制Spark应用启动的executor数量。根据集群规模和任务需求进行调整。spark.executor.memory 和 spark.executor.cores：分别设置executor的内存和核心数。确保这些参数与集群资源相匹配。spark.sql.shuffle.partitions：控制shuffle操作的分区数。增加该值可以提高并行度，但也会增加网络开销。spark.default.parallelism：设置Spark作业的默认并行度。repartition或coalesce函数对数据进行重新分区，以减少数据倾斜的影响。salting技术来均匀分布key值。cache()或persist()函数对数据进行缓存，以提高重复计算的性能。MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等）以平衡内存使用和磁盘I/O。spark.sql.files.maxPartitionBytes参数来控制每个分区的最大文件大小。请注意，优化Spark作业的执行计划需要根据具体的应用场景和集群资源进行调整。在进行优化时，建议从上述方面入手，并结合实际情况进行测试和调整。
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