num-executors
参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。
参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。
executor-memory
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。
参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量是不能超过队列的最大内存量的。此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同学的作业无法运行。
executor-cores
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同学的作业运行。
driver-memory
官方解释：driver-memory可以设置driver最大堆内存
driver作用：
1）创建spark的上下文
2）划分RDD并生成有向无环图（DAGScheduler）
3）与spark中的其他组进行协调，协调资源等等（SchedulerBackend）
4）生成并发送task到executor（taskScheduler）
博客来源：https://www.cnblogs.com/xjh713/p/7309426.html
调优：
1) executor_cores*num_executors 不宜太小或太大!一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。
2) executor_cores 不宜为1!否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。
3) executor_memory 一般 6~10g 为宜，最大不超过 20G，否则会导致 GC 代价过高，或资源浪费严重。
4) spark_parallelism 一般为 executor_cores*num_executors 的 1~4 倍，系统默认值 64，不设置的话会导致 task 很多的时候被分批串行执行，或大量 cores 空闲，资源浪费严重。
5) driver-memory 早前有同学设置 20G，其实 driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g 就够了。