我们先看下 Spark 3.0 官方文档，关于几个 Core 的参数的解读。

spark.driver.cores
spark.kubernetes.driver.request.cores
spark.kubernetes.driver.limit.cores
spark.executor.cores
spark.kubernetes.executor.request.cores
spark.kubernetes.executor.limit.cores

如果看 on k8s 部分的源码，你会发现 spark.kubernetes.driver.request.cores 没有设置，spark.driver.cores 是会作为其替补值注入的。所以重要的参数是 spark.driver.cores 和 spark.kubernetes.driver.limit.cores。

但是如果你 spark.kubernetes.driver.request.cores=4 也填了，spark.driver.cores=1 也填了，那么实际上这个 Driver Pod 和 Driver 进程分别是见到几个 core 呢？ 笔者测试过，如果安装上述方式填入的话，Driver Pod 的 Driver 容器依然是以4个 cores 的资源量创建的，不信可以进入容器 ls /proc/cpuinfo 查看一下。但是 Driver 进程其实只会认为只有1个 core，原因很简单，这个 spark.driver.core 跟 on Yarn/Standalone/Local 模式是一样的，那些集群模式都没有 spark.kubernetes.driver.request.cores 这些参数，所以当然也只看 spark.driver.cores 了，给 Driver 进程分配的核数就只有1个，当然了，Executor 的 Cores 参数也是一样的。 需要提醒的是，Spark Operator，也需要填好几个 Core 的参数，而且这是在 CRD 的 Validation 有做校验的。所以正常安装 Spark Operator，至少是需要填 cores 和 coreLimit 的，但是如果 core 没填，Validation 是会给加个默认的小值1的，所以这里一定要注意，不要以为 Spark Application 填了 coreLimit 和 coreRequets 就够了，如果 core 没填，会给塞一个 spark.driver.cores=1 进去 SparkConf 的。

关于填 spark.driver.cores 和 spark.kubernetes.driver.request/limit.cores，还可以通过 SparkUI 的 Enviroment Tab 去确认，到底设置对了没有，另外，还可以通过 task 的并行度来查看，比如说 Executor 申请了4个核，如果发现并行度只有1，也就是所有 task 是串行执行的，就有必要检查一下 spark.executor.cores 的设置了。

如果这几个 core 的参数没有设置正确，大的问题就是资源 cpu 利用率了，容器申请了 4 个核，实际上只用到了1个核o(╯□╰)o。像下图这样的利用率才是正常的。