Java 只有一个执行器在spark中运行。只有师父在工作，没有人在工作

由于集群中有10个节点，每个节点由2个核心组成，总共有20个核心。我已将num executors设置为20。但是现在只有一台主计算机在工作。其他18芯在哪里？

下面是显示的UI视图的列表图像 性能：

我的spark提交代码如下：

./bin/spark-submit --class Package.Class --master spark://master-url:7077 --deploy-mode client --num-executors 20  /home/ec2-user/AWS.jar

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我能做些什么来提高性能，使每台计算机都能集中在一起，并具有所需数量的阶段或作业？

您正在阅读哪种类型的文件？如果此文件是一个拼花地板压缩文件，则只有一个工人。我有.gz压缩文件。我使用此行读取文件-->sparkSession.read（）.format（“json”）.load（路径）；也许这就是原因。加载文件后，尝试使用

coalese

或

repartition

功能。把你的工人人数写下来。这可能会解决您的问题，我尝试过使用此选项，但性能相同，没有改进-->sparkSession.read（）.format（“json”）.load（profile）.repartition（sc.defaultMinPartitions（）*3）；您正在阅读什么类型的文件？如果此文件是一个拼花地板压缩文件，则只有一个工人。我有.gz压缩文件。我使用此行读取文件-->sparkSession.read（）.format（“json”）.load（路径）；也许这就是原因。加载文件后，尝试使用

coalese

或

repartition

功能。把你的工人人数写下来。这可能会解决您的问题，我尝试过使用此选项，但性能相同，没有改进-->sparkSession.read（）.format（“json”）.load（profile）.repartition（sc.defaultMinPartitions（）*3）；