PySpark - SparkConf

简述

要在本地/集群上运行 Spark 应用程序，您需要设置一些配置和参数，这就是 SparkConf 的帮助。它提供了运行 Spark 应用程序的配置。以下代码块包含 PySpark 的 SparkConf 类的详细信息。
```
class pyspark.SparkConf (
   loadDefaults = True, 
   _jvm = None, 
   _jconf = None
)
```
最初，我们将使用 SparkConf() 创建一个 SparkConf 对象，该对象将从spark.*Java 系统属性也是如此。现在您可以使用 SparkConf 对象设置不同的参数，并且它们的参数将优先于系统属性。

在 SparkConf 类中，有支持链接的 setter 方法。例如，你可以写conf.setAppName(“PySpark App”).setMaster(“local”). 一旦我们将 SparkConf 对象传递给 Apache Spark，任何用户都无法修改它。

以下是 SparkConf 的一些最常用的属性 -
- set(key, value)− 设置配置属性。
- setMaster(value)− 设置主 URL。
- setAppName(value)− 设置应用程序名称。
- get(key, defaultValue=None)− 获取key的配置值。
- setSparkHome(value)− 在工作节点上设置 Spark 安装路径。
让我们考虑以下在 PySpark 程序中使用 SparkConf 的示例。在此示例中，我们将 spark 应用程序名称设置为PySpark App并将 spark 应用程序的主 URL 设置为 →spark://master:7077.

以下代码块包含这些行，当它们被添加到 Python 文件中时，它会设置运行 PySpark 应用程序的基本配置。
```
---------------------------------------------------------------------------------------
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("PySpark App").setMaster("spark://master:7077")
sc = SparkContext(conf=conf)
---------------------------------------------------------------------------------------
```

PySpark - SparkConf

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