为什么并行度大于待处理的block数目时，CarbonData仍需要额外的executor？

为了优化并行数据处理及并行读取块数据，CarbonData根据块的局域性申请executor，因此CarbonData可获得所有节点上的executor。

为了优化并行数据处理及并行读取块数据，运用动态分配的用户需配置以下特性。

1. 使用参数“spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout”并将此参数值设置为15min（或平均查询时间）。
2. 正确配置参数“spark.dynamicAllocation.maxExecutors”，不推荐使用默认值（2048），否则CarbonData将申请最大数量的executor。
3. 对于更大的集群，配置参数“carbon.dynamicAllocation.schedulerTimeout”为10～15sec，默认值为5sec。
4. 配置参数“carbon.scheduler.minRegisteredResourcesRatio”为0.1～1.0，默认值为0.8。只要达到此参数值，块分布可启动。