我是 Spark 的新手，并试图了解以下方法的性能差异（Spark on hadoop）
场景：根据批处理，我有 50 个配置单元查询要运行。有些可以并行运行，有些可以顺序运行。
- 第一种方法
所有查询都可以存储在一个配置单元表中，我可以编写一个 Spark 驱动程序来一次读取所有查询并使用 java 多线程并行运行所有查询（使用 HiveContext）
- 优点：易于维护
- 缺点：所有资源都可能被占用，并且每个查询的性能调整可能很困难。
- 第二种方法
使用 oozie spark 操作单独运行每个查询
- 优点：优化可以在查询级别完成
- 缺点：难以维护。
我找不到任何关于 Spark 将如何在第一种方法内部处理查询的第一种方法的文档。从性能的角度来看，哪种方法更好？
我能找到的关于 Spark 多线程的唯一内容是： “在每个 Spark 应用程序中，如果多个“作业”（Spark 操作）由不同的线程提交，它们可能会同时运行”
提前致谢