Spark 参数传递问题解析
时间: 2023-09-17 11:11:58 浏览: 55
在Spark中,参数传递通常有两种方式:命令行参数和SparkConf参数。
1. 命令行参数:
在提交Spark任务时,可以通过命令行参数传递参数。例如:
```
spark-submit --class com.example.MyApp --master yarn --deploy-mode client \
--executor-memory 2g --num-executors 50 /path/to/myApp.jar arg1 arg2 arg3
```
这里的arg1,arg2和arg3就是传递给应用程序的参数。在应用程序中可以通过args数组获取这些参数。例如:
```scala
object MyApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val arg1 = args(0)
val arg2 = args(1)
val arg3 = args(2)
// ...
}
}
```
2. SparkConf参数:
在应用程序中,也可以通过SparkConf对象来设置参数。例如:
```scala
val conf = new SparkConf()
.setAppName("MyApp")
.set("spark.executor.memory", "2g")
.set("spark.executor.instances", "50")
val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
```
这里的"spark.executor.memory"和"spark.executor.instances"就是传递给Spark的参数。在应用程序中可以通过SparkConf对象的get方法获取这些参数。例如:
```scala
val executorMemory = conf.get("spark.executor.memory")
val numExecutors = conf.get("spark.executor.instances")
```
这两种方式都可以用来传递参数,但是命令行参数更加灵活,可以在提交任务时动态地修改参数。而SparkConf参数则需要在应用程序中硬编码,不太灵活。