前言
本文主要介绍关于通过配置Spark任务运行时的内存和CPU（Vcore）来提升Spark性能的方法。通过配置内存和CPU（Vcore）是比较基础、通用的方法。本文出现的Demo以X-Pack Spark数据工作台为背景介绍，数据工作台的详细介绍请参考：数据工作台。
提交Spark任务的参数
提交Spark任务时需要提供如下的参数。
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--driver-memory 2G
--driver-cores 1
--executor-cores 2
--executor-memory 8G
--num-executors 3
--name spark-pi
...其中下面的参数都是和此次spark任务执行的性能相关。
--driver-memory 2G //分配给Driver的内存。
--driver-cores 1 // 分配给Driver的Vcore。
--executor-cores 2 //分配给Executor的Vcore。
--executor-memory 8G //分配给Executor的内存。
--num-executors 3 //分配的Executor的个数。这些配置会影响spark任务执行的并行度、可用的Vcore和内存，从而影响执行的性能。下面分别看下如何配置这些参数。
并行度
按照上面的配置，此次spark任务的运行并行度为：--executor-cores的值 --num-executors的值，即23=6；也就是说同时最多会有6个task同时执行。
假设此次任务60个task，每个task执行时间为1秒，则此任务运行时间为：60/6*1=10秒；
先把--executor-cores提升为3，--num-executors提升为10，则此任务运行时间为：60/30*1=2秒。
所以增加并行度是提升性能比较常用和直接的方法。
Executor的资源配置
--executor-cores一般设置为2~4比较合适，一般通过和--num-executors组合来提升spark任务的并行度。
--executor-memory内存的配置一般和--executor-cores有一定的比例关系，比例常用的访问为1:2 到1:4之间。可以根据task运行过程GC的情况适当调整。Task运行时的GC情况可以通过Spark Job UI查看，如下图：
其中Duration为task运行的时间，GC Time为task运行的Gc 时间。如果GC时间较长，可以适当增加--executor-memory的值或者减少--executor-cores的值（如果资源不足的话）
Driver的资源配置
--driver-memory和--driver-cores一般设置比较少，2G和1cores也基本共用。但是如果有算子把数据都拉倒Driver上去处理，需要增加--driver-memory的值，不过也建议这么做，因为这样最增加Driver的压力。如果
结束语
本文主要列出最基本的方法，Spark性能的调优时可以结合运行时Spark Job UI 查看每个任务的运行状态进行调优。其他调优方法和参数会陆续推出。
Spark详细配置请参考：Spark Configuration。
X-Pack Spark介绍请参考：Spark 基本介绍。
