1 调节资源
在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数：
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--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
--total-executor-cores 3 \ 配置所有executor的cpu core数量
/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
为什么多分配了这些资源以后，性能会得到提升？
- 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。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4个。能够并行执行的task数量，就是100个task。就物理性能来看，执行的速度，提升了2倍。
- 增加每个executor的内存量。增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
a、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。
b、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。
c、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
2 调节并行度
并行度的是Spark作业中，各个stage的task数量，代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。
- 并行度过低会怎么样？
比如现在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了100个task，50个executor，每个executor有3个cpu core，也就是说，Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core，可以并行运行。但是现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core， 就浪费掉了。
资源虽然分配足够了，但并行度没有与资源相匹配，导致分配下去的资源都浪费掉了。
合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源。比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行。而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少。比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据，现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。
合理设置并行度，可以完全充分利用集群计算资源，并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升整个Spark作业的性能和运行速度。
- 并行度的设置
1）task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）。
2）官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300~500。
实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点，要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费。比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了，就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍，那么一个task运行完了以后，另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度，提升性能。
3）如何设置一个Spark Application的并行度？
spark.default.parallelism
SparkConf conf = new SparkConf().set("spark.default.parallelism", "500")
