executor、core per executor、memory per executor、driver memory
在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小
--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量
--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响很大）
/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
给你使用的，大概有多少内存，多少cpu core；那么，设置的时候，就根据这个实际的情况，
去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；
20台机器；executor，20；平均每个executor：4G内存，2个cpu core。
hadoop spark storm 每一个队列都有各自的资源（cpu mem）
大概有多少资源？500G内存，100个cpu core；executor，50；平均每个executor:10G内存，2个cpu core。
Spark-submit的时候怎么指定资源队列？ --conf spark.yarn.queue default
设置队列名称:spark.yarn.queue default
一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。
比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
增加每个executor的cpu core：
也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。执行的速度，提升了2倍左右。
增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，性能提升。
动态申请executor，如果有新任务处于等待状态，并且等待时间超过spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout(默认1s)，则会依次启动executor,每次启动1,2,4,8…个executor（如果有的话）。启动的间隔由spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout控制(默认与schedulerBacklogTimeout相同)。
动态移除executor，executor空闲时间超过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout设置的值(默认60s )，该executor会被移除，除非有缓存数据。
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