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随着Spark项目的逐渐成熟, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来。在Spark中提供了三个地方用于配置:
下面对这三种属性设定进行详细的说明。
一、Spark
Spark 可以控制应用程序的绝大部分属性,并且可以分别在每个应用上进行设置。这些属性可以直接在对象上设定,该对象可以传递给。对象允许你去设定一些通用的属性(比如 URL、应用的名称等),这些属性可以传递给set()方法的任意key-value对。如下:
val conf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("CountingSheep") .set("spark.executor.memory", "1g") val sc = new SparkContext(conf)
动态加载Spark属性
在一些场景中,你可能想避免在代码中将对象的属性进行设死;比如,你可能想在不同的上面或者不同内存容量运行你的应用程序。这就需要你运行程序的时候进行设置,Spark允许你创建一个空的conf对象,如下:
val sc = new SparkContext(new SparkConf())
然后你可以在运行的时候通过命令行进行一些属性的配置:
./bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.shuffle.spill=false --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" myApp.jar
Spark shell和 spark-工具支持两种方式来动态加载配置属性。第一种是命令行方式,比如 --;spark- 工具可以通过--conf标记接收任何的Spark属性。运行 ./bin/spark- --help将会显示全部的选项。
./bin/spark- 工具也会从 conf/spark-.conf 配置文件中读取配置选项。 在 conf/spark-.conf 配置文件中,每行是 key-value 对,中间可以是用空格进行分割,也可以直接用等号进行分割。如下:
spark.master spark://iteblog.com:7077 spark.executor.memory 512m spark.eventLog.enabled true spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
每个值将作为一个flags传递到应用中并个对象中相应的属性进行合并。通过 对象配置的属性优先级最高;其次是对spark- 或 spark-shell通过flags配置;最后是spark-.conf文件中的配置。
哪里可以查看配置好的Spark属性
在应用程序对应的WEB UI(:4040)上的标签下面将会显示出该应用程序的所有Spark配置选项。在你想确定你的配置是否正确的情况下是非常有用的。需要注意的是,只有显示通过spark-.conf 或 进行配置的属性才会在那个页面显示。其他所有没有显示的属性,你可以认为这些属性的值为默认的。
二、环境变量
有很大一部分的Spark设定可以通过环境变量来进行设定。这些环境变量设定在conf/spark-env.sh 脚本文件中(如果你是系统,那么这个文件名称是conf/spark-env.cmd)。在 和 Mesos模式下,这个文件可以设定一些和机器相关的信息(比如)。
需要注意,在刚刚安装的Spark中conf/spark-env.sh文件是不存在的。但是你可以通过复制conf/spark-env.sh.文件来创建,你的确保这个复制之后的文件是可运行的。
下面的属性是可以在conf/spark-env.sh文件中配置
Java的安装目录
to use for .
IP of the to bind to.
your Spark will to other .
对于 模式的集群除了上面的属性可以配置外,还有很多的属性可以配置,具体我就不说了,自己看文档去。
三、日志配置
Spark用log4j来记录日志。你可以通过配置log4j.来设定不同日志的级别、存放位置等。这个文件默认也是不存在的,你可以通过复制log4j..文件来得到。
在后期文章中,我将逐个的介绍Spark中各个参数的含义。欢迎大家关注。
关于应用程序相关的属性设置解释:《Spark配置属性详解(1)》
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