作者：刘旭晖 Raymond 转载请注明出处

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随着Spark的逐渐成熟完善,?越来越多的可配置参数被添加到Spark中来,?本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路,?和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。

由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便于更新内容

Storage相关配置参数

spark.local.dir

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这个看起来很简单，就是Spark用于写中间数据，如RDD Cache，Shuffle，Spill等数据的位置，那么有什么可以注意的呢。

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首先，最基本的当然是我们可以配置多个路径（用逗号分隔）到多个磁盘上增加整体IO带宽，这个大家都知道。

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其次，目前的实现中，Spark是通过对文件名采用hash算法分布到多个路径下的目录中去，如果你的存储设备有快有慢，比如SSD+HDD混合使用，那么你可以通过在SSD上配置更多的目录路径来增大它被Spark使用的比例，从而更好地利用SSD的IO带宽能力。当然这只是一种变通的方法，终极解决方案还是应该像目前HDFS的实现方向一样，让Spark能够感知具体的存储设备类型，针对性的使用。

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需要注意的是，在Spark 1.0 以后，SPARK_LOCAL_DIRS(Standalone, Mesos) or LOCAL_DIRS (YARN)参数会覆盖这个配置。比如Spark On YARN的时候，Spark Executor的本地路径依赖于Yarn的配置，而不取决于这个参数。

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spark.executor.memory

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Executor 内存的大小，和性能本身当然并没有直接的关系，但是几乎所有运行时性能相关的内容都或多或少间接和内存大小相关。这个参数最终会被设置到Executor的JVM的heap尺寸上，对应的就是Xmx和Xms的值

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理论上Executor 内存当然是多多益善，但是实际受机器配置，以及运行环境，资源共享，JVM GC效率等因素的影响，还是有可能需要为它设置一个合理的大小。 多大算合理，要看实际情况

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Executor的内存基本上是Executor内部所有任务共享的，而每个Executor上可以支持的任务的数量取决于Executor所管理的CPU Core资源的多少，因此你需要了解每个任务的数据规模的大小，从而推算出每个Executor大致需要多少内存即可满足基本的需求。

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如何知道每个任务所需内存的大小呢，这个很难统一的衡量，因为除了数据集本身的开销，还包括算法所需各种临时内存空间的使用，而根据具体的代码算法等不同，临时内存空间的开销也不同。但是数据集本身的大小，对最终所需内存的大小还是有一定的参考意义的。

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通常来说每个分区的数据集在内存中的大小，可能是其在磁盘上源数据大小的若干倍（不考虑源数据压缩，Java对象相对于原始裸数据也还要算上用于管理数据的数据结构的额外开销），需要准确的知道大小的话，可以将RDD cache在内存中，从BlockManager