1.概念：task在执行前都会获取数据的分区信息进行分配，总是会优先将其分配到它要计算的数据所在节点，尽可能的减少网络传输
2.过程：一般会默认3s,重试5次的去分配，一旦超时失败，将会选择一个比上一个本地级别差的级别再一次分配，如果发生了数据传输，那么task首先通过blockmanager获取数据，如果本地没有数据，则通过getRemote方法从数据所在节点的blockmanager获取数据并返回至task所在节点
3.级别
PROCESS_LOCAL：进程本地化，性能最好。指代码和数据在同一个进程中，也就是同一个executor中；计算数据的task由executor执行，此时数据在executor的blockmanager里
NODE_LOCAL：节点本地化。代码和数据在同一个节点中，数据存储为节点的hdfs block数据块，task在节点的某个executror执行；或者数据和task在同一个节点不同的executor中，数据需要跨进程传输
NO_PREF：数据从哪里获取都一样，比如从数据库中获取数据，对于task而言没有区别
RACK_LOCAL：数据和task在一个机架的两个节点上，数据需要通过网络在节点之间进行传输
ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差
4.调节：spark.locality.wait参数默认是3s,默认情况下，以下几个参数都是以spark.locality.wait为默认值，
spark.locality.wait.process
spark.locality.wait.node
spark.locality.wait.rack
实际情况中通过调节不同值达到最优的计算分配效果