Spark并行度是指在集群中同时执行任务的数量，可以通过设置spark.default.parallelism属性来控制。该属性的默认值是2倍的CPU核心数，但可以根据具体的应用需求进行调整。
一般来说，可以根据集群的资源情况和任务的复杂度来设置并行度。如果集群资源充足并且任务比较复杂，可以增加并行度以提高处理效率；如果资源有限或者任务比较简单，可以减少并行度以避免资源浪费。
另外，还可以通过设置RDD的分区数来控制并行度。可以在创建RDD时指定分区数，也可以通过调用repartition()或coalesce()方法来重新分区。更细粒度的控制可以通过在具体操作中使用repartition()或coalesce()方法来实现。
总的来说，对于Spark并行度的设置需要根据具体情况进行调整，以保证任务的高效执行。
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