1. 数据本地化的级别：

1.PROCESS_LOCAL

2.NODE_LOCAL

3.NO_PREF

4.RACK_LOCAL

5.ANY

1) PROCESS_LOCAL

task要计算的数据在本进程（Executor）的内存中。

2) NODE_LOCAL

① task所计算的数据在本节点所在的磁盘上。

② task所计算的数据在本节点其他Executor进程的内存中。

3) NO_PREF

task所计算的数据在关系型数据库中，如mysql。

4) RACK_LOCAL

task所计算的数据在同机架的不同节点的磁盘或者Executor进程的内存中

5) ANY

跨机架。

2. Spark数据本地化调优：

Spark中任务调度时，TaskScheduler在分发之前需要依据数据的位置来分发，最好将task分发到数据所在的节点上，如果TaskScheduler分发的task在默认3s依然无法执行的话，TaskScheduler会重新发送这个task到相同的Executor中去执行，会重试5次，如果依然无法执行，那么TaskScheduler会降低一级数据本地化的级别再次发送task。

如上图中，会先尝试1,PROCESS_LOCAL数据本地化级别，如果重试5次每次等待3s,会默认这个Executor计算资源满了，那么会降低一级数据本地化级别到2，NODE_LOCAL,如果还是重试5次每次等待3s还是失败，那么还是会降低一级数据本地化级别到3，RACK_LOCAL。这样数据就会有网络传输，降低了执行效率。

1) 如何提高数据本地化的级别？

可以增加每次发送task的等待时间（默认都是3s），将3s倍数调大， 结合WEBUI来调节，使任务平均分配，达到三种级别执行所花时间相差最少：

• spark.locality.wait (以下三个参数的默认值参照spark.locality.wait)

• spark.locality.wait.process

• spark.locality.wait.node

• spark.locality.wait.rack

注意：等待时间不能调大很大，调整数据本地化的级别不要本末倒置，虽然每一个task的本地化级别是最高了，但整个Application的执行时间反而加长。

2) 如何查看数据本地化的级别？

通过日志或者WEBUI

3. 内存调优

JVM堆内存分为一块较大的Eden和两块较小的Survivor，每次只使用Eden和其中一块Survivor，当回收时将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性复制到另外一块Survivor上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor。也就是说当task创建出来对象会首先往Eden和survivor1中存放，survivor2是空闲的，当Eden和survivor1区域放满以后就会触发minor gc小型垃圾回收，清理掉不再使用的对象。会将存活下来的对象放入survivor2中。

如果存活下来的对象大小大于survivor2的大小，那么JVM就会将多余的对象直接放入到老年代中。

如果这个时候年轻代的内存不是很大的话，就会经常的进行minor gc，频繁的minor gc会导致短时间内有些存活的对象（多次垃圾回收都没有回收掉，一直在用的又不能被释放,这种对象每经过一次minor gc都存活下来）频繁的倒来倒去，会导致这些短生命周期的对象（不一定长期使用）每进行一次垃圾回收就会长一岁。年龄过大，默认15岁，垃圾回收还是没有回收回去就会跑到老年代里面去了。

这样会导致在老年代中存放大量的短生命周期的对象，老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象，比如数据库连接池对象。这样的话，老年代就会满溢（full gc 因为本来老年代中的对象很少，很少进行full gc 因此采取了不太复杂但是消耗性能和时间的垃圾回收算法）。不管minor gc 还是 full gc都会导致JVM的工作线程停止。

总结-堆内存不足造成的影响：

1) 频繁的minor gc。

2) 老年代中大量的短生命周期的对象会导致full gc。

3) gc 多了就会影响Spark的性能和运行的速度。

Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。

RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。堆内存满了之后会频繁的GC，如果GC还不能够满足内存的需要的话就会报OOM。比如一个task在运行的时候会创建N个对象，这些对象首先要放入到JVM年轻代中。比如在存数据的时候我们使用了foreach来将数据写入到内存，每条数据都会封装到一个对象中存入数据库中，那么有多少条数据就会在JVM中创建多少个对象。

Spark中如何内存调优？

Spark Executor堆内存中存放（以静态内存管理为例）：RDD的缓存数据和广播变量（spark.storage.memoryFraction 0.6），shuffle聚合内存（spark.shuffle.memoryFraction 0.2）,task的运行（0.2）那么如何调优呢？

1) 提高Executor总体内存的大小

2) 降低储存内存比例或者降低聚合内存比例

如何查看gc？

Spark WEBUI中job->stage->task