本地化级别

PROCESS_LOCAL
进程本地化，代码和数据在同一个进程中，也就是在同一个executor中；计算数据的task由executor执行，数据在executor的BlockManager中；性能最好

NODE_LOCAL

节点本地化，代码和数据在同一个节点中；比如说，数据作为一个HDFS block块，就在节点上，而task在节点上某个executor中运行；或者是，数据和task在一个节点上的不同executor中；数据需要在进程间进行传输

NO_PREF

对于task来说，数据从哪里获取都一样，没有好坏之分

RACK_LOCAL

机架本地化，数据和task在一个机架的两个节点上；数据需要通过网络在节点之间进行传输

ANY

数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差。

我们多数优化最高做到NODE_LOCAL级别。为了达到这一级别，走以下步骤。

1，判断hdfs本地化是否生效

使用命令hadoop checknative -a

1.png

如上图1.png所示，已经正确载入本地化

2，spark配置

在spark-env.sh文件里配置变量
export LD_LIBRARY_PATH=/home/dmp/hadoop/lib/native/:$LD_LIBRARY_PATH
在spark-default.conf里配置
spark.locality.wait 10
是对于运行级别检查的时间设置，单位是秒

3，启动spark，查看日志

Unable to load native-hadoop library for your platform
或者可以使用spark-shell脚本来查看配置项的问题
也是看此日志是否出现。

4，使用beeline进行测试

beeline -u jdbc:hive2://host:10000 -n root
select count(*) from tablename where time=20170211;
查看页面spark运行级别。

问题发现与解决方式（spark 对于hostname与ip解析有区别）

使用spark sbin下面的脚本start-all.sh启动之后，页面显示的master是hostname，但是对于worker来说，显示的却是ip，其实它应该像hadoop一样，去显示hostname,这块不知道它内部是怎么设置的。请看下图

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2.png

再看hadoop的图

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3.png

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此种情况之下，spark本地化失效。看下图运行级别。全部是any

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4.png

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跑完这条sql语句需要2.6*10=26min之久。

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55.png

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以上是一种效果。
现在先启动master，sbin/start-master.sh
然后手动启动worker，指定worker的名字与master
/home/dmp/spark/sbin/start-slave.sh -h dmp3 spark://dmp8:7077
此时页面worker情况

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5.png

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然后进行sql语句查询
select count(*) from tablename where time=20170211;
此时页面的运行级别

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6.png

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此种情况下查询时间为：

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7.png

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速度提高10倍。对比原来的26分钟。
这就是spark 运行级别的奥妙。