spark 本地化级别

Spark本地化级别是指在Spark任务执行期间，数据在节点之间的传输和处理方式。Spark通过将数据放置在尽可能接近计算节点的位置来最小化数据传输，从而提高任务执行效率。Spark本地化级别分为以下三个级别：

1. PROCESS_LOCAL：数据和计算任务在同一个进程中，这是最理想的情况，因为数据可以直接从内存中读取，不需要网络传输。

2. NODE_LOCAL：数据和计算任务在同一个节点上，但不在同一个进程中。这种情况下，数据需要通过网络传输到计算任务所在的进程中。

3. ANY：数据和计算任务在不同的节点上，这是最差的情况，数据需要通过网络传输到计算任务所在的节点上。

Spark会尝试将计算任务分配到数据所在的节点上，以最小化数据传输。如果无法在数据所在的节点上找到可用的计算资源，则会将计算任务分配到最近的节点上。

<<引用>>中提到了Spark的本地数据化级别在任务执行中的演变过程，可以结合该文章了解更多细节。