Spark也有数据本地化的概念（Data Locality），这和MapReduce的Local Task差不多，如果读取HDFS文件，Spark则会根据数据的存储位置，分配离数据存储最近的Executor去执行任务。
这么理解没错，我搭建的Spark集群情况是这样：
15台DataNode节点的HDFS集群，我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker，并且，启动Spark Application的时候，每个Worker都有一个Executor，这样理论上来说，只要读取HDFS文件，Spark都可以使用本地任务来读取(NODE_LOCAL)。
在$SPARK_HOME/conf/slaves文件中配置了每个Worker的hostname,之后在Master上，执行$SPARK_HOME/sbin/start-slaves.sh来启动Workers，启动之后集群如图显示：
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进入spark-sql,从hive中扫描一张表，执行情况如下：
奇怪的是，所有读取HDFS文件的Task Locality Level全部是ANY，也就是说，没有一个使用NODE_LOCAL本地化任务，这样导致集群的网络消耗非常大（因为所有的数据都要经网络拷贝一遍），如图，后面那个峰值是执行任务的网络情况：
直接说原因和解决办法吧。
请注意最上面集群情况的图中，Worker Id和Address中都使用的IP地址作为Worker的标识，而HDFS集群中一般都以hostname作为slave的标识，这样，Spark从HDFS中获取文件的保存位置对应的是hostname，而Spark自己的Worker标识为IP地址，两者不同，因此没有将任务的Locality Level标记为NODE_LOCAL,而是ANY。奇怪的是，我在Spark的slaves文件中都配置的是hostname,为何集群启动后都采用了IP地址？最大的可能是/etc/hosts文件的配置。
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解决办法是：没有采用slaves文件+start-slaves.sh的方式启动，而是每台Worker单独启动，
使用命令：$SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh -h ，这样启动之后，Spark WEBUI中Worker Id和Address中都以hostname来显示了，如图：
再次进入spark-sql，执行同样的任务，所有的Task Locality Level都是NODE_LOCAL，没有网络传输，速度比之前快了好几倍。
这才是期望的结果，至于导致salves文件中配置的明明是hostname,为何Spark集群中解析成IP地址的原因，后续再查吧。
