1、存储系统
如果可以的话，把Spark的hadoop的节点安装在一起，最容易的方式是用standalone的模式安装，用mapred.child.java.opts设置每个任务的内存，用mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置map和reduce任务的最大数来分隔来这两个集群的可利用资源，也可以考虑用YARN模式。
如果不行，就在一个局域网里面。但是对于Hbase这样的低延迟的系统，就不要部署在同样的机器上面，避免干扰。
2、本地硬盘
当Spark没办法把所有的内容放在内存中计算的时候，它会把部分内容存储到硬盘当中，推荐一个节点配置4-8块硬盘，不要配置RAID，仅仅是作为单独的mount点。在linux里面，用noatime选项来mount硬盘可以减少不必要的写操作。用spark.local.dir来配置本地磁盘目录，如果跑着HDFS，使用和HDFS一样的硬盘。
3、内存
Spark最少在运行8GB以上的内存的机器上面，推荐是把最多75%的内存分配给Spark，把剩下的分配给操作系统和缓存。Java VM在超过200GB的内存的机器上面表现得并不好，如果买的机器超过这个内存，可以使用多个worker JVMs一个节点。在spark-env.sh中用SPARK_WORKER_INSTANCES设置一个节点的worker数量，用SPARK_WORKER_CORES设置每个worker多少个核心。
4、网络
Spark是网络绑定型的系统，使用10GB以上的网络，会使程序运行得更快，尤其是一些distributed reduce的程序当中，使用了group-bys, reduce-bys, and SQL joins的操作的时候。我们可以通过http://<driver-node>:4040来查看Spark shuffles在网络当中传输的数据量。
5、CPU核心
Spark支持扩展数十个CPU核心一个机器，它实行的是线程之间最小共享。我们需要至少使用8-16个核心的机器，当内存足够的情况之下，程序跑起来，就看CPU和网络了。