Spark程序以Hadoop Yarn作为集群管理器时，运行时所需资源的分配完全由Hadoop Yarn
进行管理，相关的配置参数也分成Spark本身以及Hadoop Yarn两部分。
以下配置以Spark-1.6.0和Hadoop 2.6.0为标准，部署模式为yarn-cluster。(client模式下个别参数会有区别
主要是涉及到driver的参数应该替换为am)

Spark配置参数

内存配置参数

spark.executor.memory  # 每个Spark Executor占用的内存数量(e.g. 1g, 512m)
spark.driver.memory    # Spark Driver占用的内存数量(e.g. 1g, 512m)
spark.yarn.executor.memoryOverhead # 每个executor额外的堆外内存（off-heap）,用于VM以及本地代码的一些开销
spark.yarn.driver.memoryOverhead # driver额外的堆外内存（off-heap）,用于VM以及本地代码的一些开销

cpu配置参数

spark.executor.cores  # 每个Spark Executor使用的cpu cores数量
spark.driver.cores    # Spark Driver使用的cpu cores数量

executor数量参数

spark可以设置每个spark应用所使用的executor数量，可以动态进行分配也能够设置为固定的数量：

spark.executor.instances  # 固定分配的executor数量，如果spark.dynamicAllocation.enabled为true,该配置将失效
spark.dynamicAllocation.enabled # 根据负载情况动态调整application的executor数量，以下设置需要该设置启用后才会生效
spark.dynamicAllocation.initialExecutors # 任务初始分配的executor数量
spark.dynamicAllocation.minExecutors # 最小分配的executor数量
spark.dynamicAllocation.maxExecutors # 最大分配的executor数量

Hadoop yarn配置参数

内存配置参数

yarn.nodemanager.resource.memory-mb #每个nodemanager可用的内存资源
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb #每个Yarn上运行的Container最分配的内存数（Spark Application中的Driver、Executor都会被封装为Container）
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb #每个Container最大分配的内存数

cpu配置参数

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores #每个nodemanager可用的cpu虚拟内核数量
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores # 每个Container最小分配的虚拟内核数量
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores # 每个Container最大分配的虚拟内核数量

总结

集群中所有可分配的资源数为：

cores:  yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores*n
memory: yarn.nodemanager.resource.memory-mb*n

其中n为Hadoop Yarn集群中的NodeManager数量

每个的Container消耗的cpu cores为:

numOfCoresPerContainer = spark.executor.cores*numOfExecutor + spark.driver.cores*1

其中numOfExecutor为Spark设置的执行器数量，如果设置为动态分配（spark.dynamicAllocation.enabled=true）
则其值在spark.dynamicAllocation.minExecutors和spark.dynamicAllocation.maxExecutors之间。spark.executor.cores和spark.driver.cores设置的值不能超过yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores、
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores所规定的范围，否则其值将被强制修改为边界值。

每个的Container所消耗的内存数量为：

numOfMemsPerContainer = (spark.executor.memory+spark.yarn.executor.memoryOverhead)*numOfExecutor+(spark.driver.memory+spark.yarn.driver.memoryOverhead)*1

内存分配的情况更为复杂一些,需要结合多个参数进行考虑：

spark.executor.memory和spark.driver.memory都要满足{yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb}的约束，这个和cores分配是一样的；
spark.yarn.executor.memoryOverhead spark.yarn.driver.memoryOverhead都是会动态增长的，设置的值仅为最小阙值，
实际值大概等于executorMemory或driverMemory * 0.10；
Yarn进行资源分配时，所分配的最小单位等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb所规定的值，意味着如果container所申请的内存
数一定等于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的倍数，比如yarn.scheduler.minimum-allocation-mb为1G,而计算出的container需要分配的内存为1.5G，则实际会按照2G进行分配。

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