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在Ubuntu上優化Spark作業的執行計劃，可以從以下幾個方面進行：
spark.executor.instances：控制Spark應用啟動的executor數量。根據集群規模和任務需求進行調整。spark.executor.memory 和 spark.executor.cores：分別設置executor的內存和核心數。確保這些參數與集群資源相匹配。spark.sql.shuffle.partitions：控制shuffle操作的分區數。增加該值可以提高并行度，但也會增加網絡開銷。spark.default.parallelism：設置Spark作業的默認并行度。repartition或coalesce函數對數據進行重新分區，以減少數據傾斜的影響。salting技術來均勻分布key值。cache()或persist()函數對數據進行緩存，以提高重復計算的性能。MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等）以平衡內存使用和磁盤I/O。spark.sql.files.maxPartitionBytes參數來控制每個分區的最大文件大小。請注意，優化Spark作業的執行計劃需要根據具體的應用場景和集群資源進行調整。在進行優化時，建議從上述方面入手，并結合實際情況進行測試和調整。
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