1、存储系统
因为spark job需要从外部的存储系统（或文件系统）读取数据（例如：hbase、hdfs等），所有让spark任务尽可能的接近数据本地，让spark和hadoop部署到相同的节点上；数据本地性：将计算任务推送到数据所在地，如果不能保证，也要尽可能的让计算任务接近数据所在地；

2、磁盘

spark虽然是内存计算，但当数据在内存中无法容下或数据需要持久化时，还是需要数据写入本地磁盘，所以磁盘的配置也是很重要的；官方建议，每个节点挂载4-8个磁盘，并且磁盘设置noatime；

3、内存

官方建议每个work配置8g内存，配置太多的内存，JVM的full gc时间会越长，stop the world时间越长；如果机器的配置比较高端，比如内存256g,在其他因素（cpu等）允许的情况下，可以考虑在一个节点上跑多个work进程

4、网络

网络越快越好

5、CPU核数

spark官方建议，每一个节点至少有8-16 cores，当数据已经在内存中后，影响计算性能的因素就剩下网络和cpu了