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在Ubuntu上，Spark作業的優先級設置通常是通過調整Spark配置參數來實現的。不過，值得注意的是，Spark本身并沒有直接提供作業級別的優先級設置。它主要關注的是執行任務的資源分配和調度。
不過，你可以通過調整Spark的配置參數來間接影響任務的執行優先級。例如，你可以調整spark.locality.wait參數來控制任務在本地節點上等待的時間，從而影響任務的啟動和執行順序。這個參數可以接受一個時間值（單位是秒），Spark會等待這么長時間以嘗試在本地節點上啟動任務，而不是立即在其他節點上調度任務。通過增加這個等待時間，你可以讓具有更高優先級的任務有更大的機會在本地節點上執行。
另外，如果你在使用YARN作為Spark的集群管理器，你可以通過調整YARN的資源分配策略來影響Spark作業的優先級。例如，你可以設置yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores等參數來控制每個節點的資源分配，從而影響任務的調度和執行順序。
需要注意的是，這些方法并不能直接設置Spark作業的優先級，而是通過影響任務的調度和執行順序來間接實現。在Spark中，任務的優先級主要由任務本身的任務ID和提交順序決定。如果你需要更精細的控制任務優先級，可能需要考慮使用其他調度框架或者工具來實現。
最后，請注意，以上方法可能需要根據你的具體需求和Spark版本進行調整。建議查閱Spark的官方文檔以獲取更詳細的信息和指導。
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