【解决办法】通常情况下，增加executor.cores的数值确实可以提高单个任务的执行速度，但是也存在其他因素需要考虑：
1、任务的并行性：Spark作业在执行时会将任务划分为多个子任务。每个executor上的核心数越多，可以并行处理的子任务数量也就越多。如果任务是高度可并行化的，增加核心数可以显著提高处理效率。
2、任务的性质：如果任务本身是计算密集型的，那么更多的核心可以帮助加速计算。但如果任务是I/O密集型的，如读取数据或写入文件，那么增加核心数可能并不会明显提升性能，反而可能引发I/O竞争，导致性能下降。
3、资源竞争：如果所有的executor都配置了很高的核心数，并且集群中的资源有限，可能会导致资源竞争，从而使得执行性能下降。
4、任务调度开销：增加核心数后，单个executor运行的任务数量增加，这可能会造成更高的调度开销。在某些情况下，会带来负面影响。
5、内存管理：每个executor可以使用的内存通常是固定的，增加核心意味着需要共享这些内存，如果内存不足可能导致频繁的GC（垃圾回收），进而影响性能。
