在Spark中，并行度（Parallelism）指的是在分布式計算環境下同時執行任務的數量，也可以理解為并發執行的任務數。具體來說，在Spark中并行度通常指的是RDD（Resilient Distributed Dataset）的分區數或作業的任務數量。
1. RDD的分區數：RDD是Spark中的基本數據抽象，它會將數據集劃分為多個分區以便并行處理。RDD的分區數決定了可以并行執行的任務數量，也影響到作業的性能和資源利用情況。
2. 作業的任務數量：當您提交一個Spark作業時，可以通過設置并行度來控制作業的執行方式。更高的并行度可以加快作業的執行速度，但也會增加資源消耗。
調整并行度可以優化作業的性能，根據數據量、集群資源等情況選擇合適的并行度可以使作業更高效地執行。在Spark中，您可以通過設置不同的參數（如`spark.default.parallelism`）來調整并行度，以滿足具體的需求。
