Spark配置

• 配置spark系统有如下3中方法：

①spark属性：控制大多数应用程序参数，为每个应用程序设置不同的参数，通过使用SparkConf对象或者java系统属性

②环境变量：通过设置每个节点的conf/spark-env.sh文件满足每台机器的不同设置。

③日志：配置log4j.properties

例子：通过sparkconf设置应用程序的名称和线程数

方法一：在程序代码中写死sparkConf属性

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("countingsheep")
val sc = new SparkContext(conf)

方法二：创建空的conf对象，然后在spark-submit提交时，可以以--conf flag配置参数值或者读取conf/spark-defaults.conf文件中参数值

 val sc = new SparkContext(new SparkConf())
      
./bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.eventLog.enabled=false
    --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" myApp.jar

或者在conf/spark-defaults.conf设置参数

spark.master            spark://5.6.7.8:7077
spark.executor.memory   4g
spark.eventLog.enabled  true
spark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

以上三种配置方法的优先级不同，SparkConf.属性设置的优先级最高，其次是spark-submit --conf flag，最后是参数配置文件。在早期spark版本总。若配置的key出现重名时，older key的名称仍然能接受，但要比new key实例的优先级有低

spark属性主要分为两种：一种是与部署相关，例如：spark.driver.memory和spark.executor.instances属性，在运行时，通过sparkconf设置是或许没影响，其主要取决于集群管理器和部署模式，这种类型参数最后是通过spark-submit或者文件配置方式设置；另外一种是与运行控制相关的，例如：spark.task.maxFailures，使用sparkconf方法设置。

• 可以通过http://:4040界面查看设置的park属性