Spark 配置
Spark提供了三种主要本地设置来配置系统：
- 环境变量 用来加载Spark的workers，可以在你的驱动程序或theconf/spark-env.shscript中设定。
- Java系统属性 控制内部配置参数，可以通过编程方式设置(通过在创建SparkContext之前调用System.setProperty)或者通过inspark-env.sh中的SPARK_JAVA_OPTS环境变量。
- 日志配置 通过log4j.properties来设置。
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环境变量
Spark决定worker节点上如何初始化JVM，当你在本地运行spark-shell时也是这样，通过运行Spark安装目录下的conf/spark-env.sh脚本即可启动spark-shell。该脚本在Git库中默认不存在，但你可以通过复制conf/spark-env.sh.template来创建一个。确保复制后的脚本有执行权限。
在spark-env.sh中，你必需至少设置下面两个变量：
- SCALA_HOME 指定你的Scala安装位置，或使用SCALA_LIBRARY_PATH指定Scala的jar库位置（如果你以Debian或RPM包方式安装Scala，无法设置SCALA_HOME，但库在一个特定目录里，通常是/usr/share/java，可以通过搜索scala-library.jar获取）。
- MESOS_NATIVE_LIBRARY 如果你正运行在一个Mesos集群上设置该项。
另外,这里有4个另外的用于控制执行的变量。这些变量需要在运行Job的驱动程序的上下文设置,而不是在spark-env.sh,因为这些变量将会被自动传递给workers。在每一个job里设置这些变量可以使得不同的job对这些变量有不同的配置。
- SPARK_JAVA_OPTS, 添加JVM选项。这包含了你用-D传递的一些系统属性。
- SPARK_CLASSPATH, 向Spark的classpath添加元素
- SPARK_LIBRARY_PATH, 添加本地库的搜索路径
- SPARK_MEM, 设置每一个节点使用的内存大小。这应该和JVM的-Xmx选项类似的形式，比如300m或者1g。需要注意为了推行spark.executor.memorysystem属性，这个选项很快将不被推荐使用,所以我们推荐你使用在代码中使用spark.executor.memorysystem。
注意,如果在spark-env.sh文件中设置这些变量，他们将会被用户程序中设置的值所覆盖。如果你愿意，你可以选择只有在用户程序中没有设置的情况下在spark-env.sh中如下设置他们：
if [ -z "$SPARK_JAVA_OPTS" ] ; then
SPARK_JAVA_OPTS="-verbose:gc"
fi
系统属性
为了设置Spark的系统属性，你需要给JVM传递一个-D标志的参数 (比如，java -Dspark.cores.max=5 MyProgram) 或者是在你创建Spark上下文的时候调用System.setProperty()方法，就像下面这样:
System.setProperty("spark.cores.max", "5")
val sc = new SparkContext(...)
大多数的可配置系统会在内部设置一个比较合理的默认值。但是，至少下面的5个属性你应该自己去设置的：
| 属性名称 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.executor.memory | 512m | 每个处理器可以使用的内存大小，跟JVM的内存表示的字符串格式是一样的(比如： '512m'，'2g') |
| spark.serializer | spark.JavaSerializer | 一个类名，用于序列化网络传输或者以序列化形式缓存起来的各种对象。默认情况下Java的序列化机制可以序列化任何实现了Serializable接口的对象，但是速度是很慢的，因此当你在意运行速度的时候我们建议你使用spark.KryoSerializer 并且配置 Kryo serialization。可以是任何 spark.Serializer的子类。 |
| spark.kryo.registrator | (none) | 如果你使用的是Kryo序列化，就要为Kryo设置这个类去注册你自定义的类。这个类需要继承spark.KryoRegistrator。 可以参考 调优指南 获取更多的信息。 |
| spark.local.dir | /tmp | 设置Spark的暂存目录，包括映射输出文件盒需要存储在磁盘上的RDDs。这个磁盘目录在你的系统上面访问速度越快越好。可以用逗号隔开来设置多个目录。 |
| spark.cores.max | (infinite) | 当运行在一个独立部署集群上或者是一个粗粒度共享模式的Mesos集群上的时候，最多可以请求多少个CPU核心。默认是所有的都能用。 |
除了上体的5个外，下面还列举了一些属性，在某些情况下你可能需要自己去配置下。
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.mesos.coarse | false | 如果设置为了"true"，将以粗粒度共享模式运行在Mesos集群上， 这时候Spark会在每台机器上面获得一个长期运行的Mesos任务，而不是对每个Spark任务都要产生一个Mesos任务。对于很多短查询，这个可能会有些许的延迟，但是会大大提高Spark工作时的资源利用率。 |
| spark.default.parallelism | 8 | 在用户没有指定时，用于分布式随机操作(groupByKey,reduceByKey等等)的默认的任务数。 |
| spark.storage.memoryFraction | 0.66 | Spark用于缓存的内存大小所占用的Java堆的比率。这个不应该大于JVM中老年代所分配的内存大小，默认情况下老年代大小是堆大小的2/3，但是你可以通过配置你的老年代的大小，然后再去增加这个比率。 |
| spark.ui.port | (random) | 你的应用程序控制面板端口号，控制面板中可以显示每个RDD的内存使用情况。 |
| spark.shuffle.compress | true | 是否压缩映射输出文件，通常设置为true是个不错的选择。 |
| spark.broadcast.compress | true | 广播变量在发送之前是否先要被压缩，通常设置为true是个不错的选择。 |
| spark.rdd.compress | false | 是否要压缩序列化的RDD分区（比如，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER）。在消耗一点额外的CPU时间的代价下，可以极大的提高减少空间的使用。 |
| spark.reducer.maxMbInFlight | 48 | 同时获取每一个分解任务的时候，映射输出文件的最大的尺寸（以兆为单位）。由于对每个输出都需要我们去创建一个缓冲区去接受它，这个属性值代表了对每个分解任务所使用的内存的一个上限值，因此除非你机器内存很大，最好还是配置一下这个值。 |
| spark.closure.serializer | spark.JavaSerializer | 用于闭包的序列化类。通常Java是可以胜任的，除非在你的驱动程序中分布式函数(比如map函数)引用了大量的对象。 |
| spark.kryoserializer.buffer.mb | 32 | Kryo中运行的对象的最大尺寸（Kryo库需要创建一个不小于最大的单个序列化对象的缓存区）。如果在Kryo中出现"buffer limit exceeded"异常，你就需要去增加这个值了。注意，对每个worker而言，一个核心就会有一个缓冲。 |
| spark.broadcast.factory | spark.broadcast.HttpBroadcastFactory | 使用哪一个广播实现 |
| spark.locality.wait | 3000 | 在发布一个本地数据任务时候，放弃并发布到一个非本地数据的地方前，需要等待的时间。如果你的很多任务都是长时间运行的任务，并且看到了很多的脏数据的话，你就该增加这个值了。但是一般情况下缺省值就可以很好的工作了。 |
| spark.worker.timeout | 60 | 如果超过这个时间，独立部署master还没有收到worker的心跳回复，那么就认为这个worker已经丢失了。 |
| spark.akka.frameSize | 10 | 在控制面板通信（序列化任务和任务结果）的时候消息尺寸的最大值，单位是MB。如果你需要给驱动器发回大尺寸的结果（比如使用在一个大的数据集上面使用collect()方法），那么你就该增加这个值了。 |
| spark.akka.threads | 4 | 用于通信的actor线程数量。如果驱动器有很多CPU核心，那么在大集群上可以增大这个值。 |
| spark.akka.timeout | 20 | Spark节点之间通信的超时时间，以秒为单位 |
| spark.driver.host | (local hostname) | 驱动器监听主机名或者IP地址. |
| spark.driver.port | (random) | 驱动器监听端口号 |
| spark.cleaner.ttl | (disable) | Spark记忆任何元数据(stages生成，任务生成等等)的时间(秒)。周期性清除保证在这个时间之前的元数据会被遗忘。当长时间几小时，几天的运行Spark的时候设置这个是很有用的。注意：任何内存中的RDD只要过了这个时间就会被清除掉。 |
| spark.streaming.blockInterval | 200 | 从网络中批量接受对象时的持续时间。 |
日志配置
Spark使用 log4j 作为它的日志实现。 你可以在conf文件夹中增加一个log4j.properties配置文件去配置日志。开始的时候，你可以复制conf文件夹中已经存在一个log4j.properties.template模板，重命名为log4j.properties。
Spark 的详细介绍：请点这里
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