在Spark中，并行度（parallelism）指的是同时处理数据的任务数量。在Spark中并行度可以应用于不同的层级，包括数据的分区、任务的并行执行等。通过调整并行度，可以有效地提高作业的性能和资源利用率。
在Spark中，有两种主要类型的并行度：
数据并行度：指的是数据在集群中的分片数量，也就是RDD的分区数。数据并行度决定了Spark作业在集群中并行执行的程度。
任务并行度：指的是在每个节点上同时执行的任务数量。通过调整任务并行度，可以控制每个节点上的并行执行程度，从而提高作业的性能。
在Spark中，可以通过设置RDD的分区数、调整Spark作业的并行度参数等方式来控制并行度。通常情况下，适当地增加并行度可以提高作业的性能，但是过高的并行度可能会导致资源竞争和性能下降。因此，在调整并行度时需要进行合理的评估和测试。