本篇blog讲述实际spark项目中调优的一个小技巧，调节数据本地化的等待时长。
Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据；
但是呢，通常来说，有时，事与愿违，可能task没有机会分配到它的数据所在的节点，为什么呢，可能那个节点的计算资源和计算能力都满了；所以呢，这种时候，通常来说，Spark会等待一段时间，默认情况下是3s钟（不是绝对的，还有很多种情况，对不同的本地化级别，都会去等待），到最后，实在是等待不了了，就会选择一个比较差的本地化级别，比如说，将task分配到靠它要计算的数据所在节点，比较近的一个节点，然后进行计算。
但是对于第二种情况，通常来说，肯定是要发生数据传输，task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据，BlockManager发现自己本地没有数据，会通过一个getRemote()方法，通过TransferService（网络数据传输组件）从数据所在节点的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。
数据本地化的几个级别：
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
如何调节参数？
观察日志，推荐先用client模式，在本地可以看到比较全的spark作业的运行日志。日志会显示，starting task。。。，PROCESS LOCAL、NODE LOCAL观察大部分task的数据本地化级别。
1.如果大多都是PROCESS_LOCAL，那就不用调节了
2.如果大多都是NODE_LOCAL、ANY，那么最好就去调节一下数据本地化的等待时长
调节完，应该是要反复调节，每次调节完以后，再来运行，观察日志
3.反复调节看看大部分的task的本地化级别有没有提升；注意平衡等待时间和计算时间，看整个spark作业的运行时间有没有缩短
new SparkConf().set("spark.locality.wait","10")