在Spark中，配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议：

一、Executor内存配置参数

在Spark中，Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行：

1. --executor-memory 或 spark.executor.memory：指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量，可以提升性能。
2. --conf spark.storage.memoryFraction：设置每个Executor中用于RDD缓存的内存比例。如果程序中有大量的数据缓存，可以考虑调大这个比例，默认为60%。但是，如果Spark作业中的shuffle类操作比较多，而持久化操作比较少，那么这个参数的值适当降低一些比较合适。
3. --conf spark.shuffle.memoryFraction：设置每个Executor中用于Shuffle操作的内存比例，默认是20%。如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议提高shuffle操作的内存占比比例，以避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，从而降低性能。

二、内存配置优化建议

1. 根据资源队列限制配置：在配置Executor内存时，需要考虑资源队列的限制。num-executors乘以executor-memory的大小不能超过队列的内存总大小，保险起见不能超过队列总大小的2/3，因为还需要预留一些内存给调度任务或其他Spark任务。
2. 平衡内存与磁盘IO：增加Executor的内存量可以减少磁盘IO。例如，对RDD进行cache时，更多的内存可以缓存更多的数据，从而减少写入磁盘的数据量。对于shuffle操作，更多的内存也意味着可以减少写入磁盘的数据量，从而提升性能。
3. 避免频繁的GC：如果Executor的内存较小，可能会频繁导致JVM堆内存满，然后触发频繁的垃圾回收（GC），这会影响性能。增加内存量可以减少GC的次数，从而提升性能。
4. 考虑Executor的CPU核数：每个Executor的CPU核数决定了每个Executor并行执行task的能力。在资源允许的情况下，增加每个Executor的CPU核数可以提高task的并行度，从而提升性能。但是，num-executor乘以executor-cores也不能超过分配队列中cpu核数的大小，同样保险起见不能超过队列总大小的2/3。

三、实例说明

假设有一个Spark作业，需要配置Executor的内存以优化性能。可以根据以下步骤进行配置：

1. 确定资源队列的限制：首先了解所在资源队列的内存和CPU核数的限制。
2. 计算Executor的数量和内存：根据资源队列的限制和作业的需求，计算出合适的Executor数量和每个Executor的内存大小。例如，可以设置50个Executor，每个Executor分配8G内存。
3. 调整相关参数：在提交作业时，通过spark-submit脚本调整相关参数，如--num-executors 50 --executor-memory 8G等。
4. 监控和调整：作业运行后，通过Spark Web UI等监控工具观察作业的运行情况，根据实际情况进行进一步的调整和优化。

综上所述，合理配置Executor内存是优化Spark作业性能的关键步骤之一。需要根据资源队列的限制、作业的需求以及实际情况进行调整和优化。