主要就是通过调整spark应用的相关参数来达到控制spark的cpu、内存，executor的数量等方式来优化
http://spark.apache.org/docs/1.6.1/configuration.html
http://spark.apache.org/docs/1.6.1/running-on-yarn.html
spark-submit脚本的资源参数
--master MASTER_URL ：指定spark在哪里运行，默认就是local，当不给定的时候使用默认值，（只有spark-submit提交的时候有效）
--deploy-mode DEPLOY_MODE：指定driver在哪里运行，client表示spark-submit脚本执行的机器上运行driver
cluster模式表示driver在任意一台机器上开启一个driver进程
默认的就是client模式
--class CLASS_NAME：指定运行main函数的类名称
--conf PROP=VALUE ：指定一个configurtion中的配置信息，eg:--conf "spark.ui.port=5050"
在一个应用中可以多次使用这个参数
--driver-memory MEM :给定driver进程使用内存的大小，默认就是1g
--executor-memory MEM ：给定每个executor的内存的大小，默认也是1G
--proxy-user NAME：运行spark程序的用户名，默认就是当前执行spark程序的用户
standalone + cluster
--driver-cores NUM Cores for driver (Default: 1).
driver运行的时候，需要多少个cpu，默认是1个
Spark standalone or Mesos + cluster
--supervise ：这个参数的含义是指当driver宕机的时候，自动在其他的worker机器上重新启动一个driver进程
Spark standalone and Mesos
--total-executor-cores NUM：指定一个spark应用程序总的cpu个数。默认集群中的全部可利用的cpu
Spark standalone and YARN
--executor-cores NUM：给定每一个executor的cpu数量，在standalone的情况下，默认就是全部的可利用的cpu
在yarn的模式下，默认就是1个
YARN：
--driver-cores NUM ：指定yarn cluster模式下，driver使用的cpu的数量，默认是1个
--num-executors NUM：指定executor的使用cpu的数量，默认就是2个
spark.cleaner.ttl：给定spark应用中清空元数据的间隔时间（元数据保留多久）
比如说spark.cleaner.ttl = 1d sparkstreaming是一直在指定的，所以需要定时的去清理元数据
spark.task.cpus：指定task运行的时候所需要的cpu的数量 默认是1个
http://spark.apache.org/docs/1.6.1/configuration.html
http://spark.apache.org/docs/1.6.1/running-on-yarn.html
spark-submit脚本的资源参数
--master MASTER_URL ：指定spark在哪里运行，默认就是local，当不给定的时候使用默认值，（只有spark-submit提交的时候有效）
--deploy-mode DEPLOY_MODE：指定driver在哪里运行，client表示spark-submit脚本执行的机器上运行driver
cluster模式表示driver在任意一台机器上开启一个driver进程
默认的就是client模式
--class CLASS_NAME：指定运行main函数的类名称
--conf PROP=VALUE ：指定一个configurtion中的配置信息，eg:--conf "spark.ui.port=5050"
在一个应用中可以多次使用这个参数
--driver-memory MEM :给定driver进程使用内存的大小，默认就是1g
--executor-memory MEM ：给定每个executor的内存的大小，默认也是1G
--proxy-user NAME：运行spark程序的用户名，默认就是当前执行spark程序的用户
standalone + cluster
--driver-cores NUM Cores for driver (Default: 1).
driver运行的时候，需要多少个cpu，默认是1个
Spark standalone or Mesos + cluster
--supervise ：这个参数的含义是指当driver宕机的时候，自动在其他的worker机器上重新启动一个driver进程
Spark standalone and Mesos
--total-executor-cores NUM：指定一个spark应用程序总的cpu个数。默认集群中的全部可利用的cpu
Spark standalone and YARN
--executor-cores NUM：给定每一个executor的cpu数量，在standalone的情况下，默认就是全部的可利用的cpu
在yarn的模式下，默认就是1个
YARN：
--driver-cores NUM ：指定yarn cluster模式下，driver使用的cpu的数量，默认是1个
--num-executors NUM：指定executor的使用cpu的数量，默认就是2个
spark.cleaner.ttl：给定spark应用中清空元数据的间隔时间（元数据保留多久）
比如说spark.cleaner.ttl = 1d sparkstreaming是一直在指定的，所以需要定时的去清理元数据
spark.task.cpus：指定task运行的时候所需要的cpu的数量 默认是1个