大多数Spark作业可能需要从外部存储系统（例如 ：Cassandra、Hadoop文件系统或HBase）读取输入数据，所以要让Spark计算引擎尽可能靠近数据持久层。
如果使用HDFS作为数据存储集群，可以在相同的集群上部署Spark集群，并配置Spark和Hadoop的内存和CPU使用率以避免干扰。我们的生产存储使用的是Cassandra集群，spark master 服务单独部署，其它节点同时部署：Cassandra + spark worker，保证spark worker 节点可以快速从本地读取数据进行计算汇总。
虽然Spark可以在内存中执行大量的计算，但它仍然可能会使用本地磁盘来存储不适用于RAM的数据，建议每个节点配置4-8个磁盘，不需要配置RAID（磁盘阵列），磁盘成本越来越低，可以考虑配置ssd 硬盘，可以大幅提升性能。另外；在Linux中，使用noatime选项挂载磁盘，以减少不必要的写入操作。 在Spark中，可以将spark.local.dir变量配置为多个本地磁盘的地址，多个地址之间以逗号分隔。
建议为Spark分配的内存容量不大于机器总内存容量的75％；确保为操作系统和缓冲区留下足够的内存。根据业务特点评估需要多少内存。
请注意，当内存容量超过200GB时Java 虚拟机的性能表现会不稳定。如果您购买的RAM大于200G，则可以为每个节点运行多个worker JVM。在Spark的standalone模式下，您可以通过conf/spark-env.sh中的SPARK_WORKER_INSTANCES变量设置每个节点运行的worker进程数，以及通过SPARK_WORKER_CORES变量设置每个worker可用的cpu核心数。
当数据已经存储在内存中时，很多Spark应用程序的性能瓶颈在于网络的传输速率。推荐最低使用10G的网络。
Spark运行汇总计算任务比较多，推荐配置更多的cpu核数，性能提升还是比较明显，推荐：每台机器至少配置8-16个核。可以根据Spark作业的CPU负载情况，进行配置调整。一旦数据已经在内存中，大多数应用程序的性能瓶颈在于CPU和网络。
http://spark.apache.org/docs/latest/hardware-provisioning.html
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