spark优化：在一定范围之内，增加资源与性能的提升是成正比的。
因此，
一个cpu core 执行一个task线程、
task数： 若有 cpu core 2个、num-executor 2个 那么task有4个
公式：task = num-executor * cpu core .
cpu core 共有50个。一个程序一般设置为总数量的1/3或1/2
driver ： 分配task 到每个work
从yarn申请资源（内存、申请cpu）
第一步优化：调节最优的资源配置
1、分配哪些资源：executor、cpu per executor（每一个executor的cpu）、memory per executor、driver memory
2、提交spark作业时，用的spark-submut shell脚本，里调整对应的整数
spark-submit --class cn.spark.sparktest.core.WordCount //运行wordCount 主函数
--num-executors 3 配置executor的数量
--driver-memory 100m 配置driver的内存（影响不大）
--executor-memory 100m 配置每个executor的内存大小 （很重要）
--executor-cores 3 配置每个executor的cpu core数量 /usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar //jar包
num-executors （数量）
参数说明：
该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。
参数调优建议：
每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。（设置太大 会造成内存溢出。。）
executor-memory （内存）（默认为512M）
参数说明：
该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。
参数调优建议：
每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量是不能超过队列的最大内存量的。此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的作业无法运行。
executor-cores （CPU cores）
参数说明：
该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：
Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，那么num-executors * executor-cores(一共用cpu cores 的数量)不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同学的作业运行。
driver-memory
参数说明：
该参数用于设置Driver进程的内存。
参数调优建议：
Driver的内存通常来说不设置（默认为512m），或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。
增加executor：
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。
比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。（stage reducebykey 之前会为为一个stage（阶段） ，之后分再分为一个stage）
增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。
相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
增加每个executor的内存量。
增加了内存量以后，对性能的提升，有两点：
1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
增加每个executor的cpu core，
也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。
现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。
执行的速度，提升了2.5倍。
默认参数及值
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属性名称
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默认值
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含义
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spark.app.name
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(none)
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你的应用程序的名字。这将在UI和日志数据中出现
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spark.driver.cores
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1
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driver程序运行需要的cpu内核数
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spark.driver.maxResultSize
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1g
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每个Spark action(如collect)所有分区的序列化结果的总大小限制。设置的值应该不小于1m，0代表没有限制。如果总大小超过这个限制，程序将会终止。大的限制值可能导致driver出现内存溢出错误（依赖于spark.driver.memory和JVM中对象的内存消耗）。
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spark.driver.memory
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512m
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driver进程使用的内存数
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spark.executor.memory
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512m
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每个executor进程使用的内存数。和JVM内存串拥有相同的格式（如512m,2g）
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spark.extraListeners
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(none)
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注册监听器，需要实现SparkListener
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spark.local.dir
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/tmp
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Spark中暂存空间的使用目录。在Spark1.0以及更高的版本中，这个属性被SPARK_LOCAL_DIRS(Standalone, Mesos)和LOCAL_DIRS(YARN)环境变量覆盖。
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spark.logConf
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false
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当SparkContext启动时，将有效的SparkConf记录为INFO。
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spark.master
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(none)
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集群管理器连接的地方
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