一、数据本地化背景

数据本地化对于Spark job性能有着巨大的影响。如果数据以及要计算它的代码一起的,那么性能当然非常高，但是，如果数据和计算它的代码是分开的，那么其中之一必须到另外一方的机器上。通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在节点上去,速度要快得多，因为代码比较小。Spark正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。

数据本地化指的是数据离计算它的代码有多近。基于数据距离代码的距离，有几种数据本地化级别：
1、PROCESS_LOCAL：数据和计算它的代码在同一个JVM进程中。
2、NODE_LOCAL：数据和计算它的代码在一个节点上，但是不在一个进程中，比如在不同的executor进程中，或者是数据在HDFS文件的block中。
3、NO_PREF：数据从哪里过来，性能都是一样的。
4、RACK_LOCAL：数据和计算它的代码在一个机架上。
5、ANY：数据可能在任意地方，比如其他网络环境内，或者其他机架上。

Spark倾向于使用最好的本地化级别来调度task，但是这是不可能的。如果没有任何未处理的数据在空闲的executor上，那么Spark就会放低本地化级别。这时有两个选择：第一，等待，直到executor上的cpu释放出来，那么就分配task过去；第二，立即在任意一个executor上启动一个task。
Spark默认会等待一会儿，来期望task要处理的数据所在的节点上的executor空闲出一个cpu，从而将task分配过去。只要超过了时间，那么Spark就会将task分配到其他任意一个空闲的executor上。

可以设置参数，spark.locality系列参数，来调节Spark等待task可以进行数据本地化的时间。spark.locality.wait（3000毫秒）、spark.locality.wait.node、spark.locality.wait.process、spark.locality.wait.rack。