pyspark 设置参数

在PySpark中，可以通过SparkConf对象来设置参数。SparkConf是Spark用来配置Spark的基本参数的类。下面是设置参数的示例代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("myApp").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 设置参数示例
conf.set("spark.executor.memory", "2g")
conf.set("spark.driver.memory", "1g")
conf.set("spark.default.parallelism", "4")

# 关闭SparkContext
sc.stop()

上述代码中，首先创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名称为"myApp"，并且将执行模式设置为本地模式。接着通过conf.set()方法可以设置其他的参数，如executor内存大小、driver内存大小、默认并行度等。最后创建了一个SparkContext对象，并传入了之前创建的SparkConf对象。

注意，一旦创建了SparkContext对象，就不能再修改SparkConf对象中的参数了。如果需要修改参数，则需要重新创建一个新的SparkConf对象，并传入新的参数来创建新的SparkContext对象。

相关问题

pyspark设置mapper输出数据压缩格式

在 PySpark 中，你可以使用 `map()` 或 `flatMap()` 函数来进行数据的转换操作，而可以使用 `saveAsTextFile()` 函数来将转换后的数据写入到文件中。

为了设置输出数据的压缩格式，你可以使用 `conf` 对象来设置 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress` 参数为 `true`，以启用压缩。然后，你可以设置 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec` 参数为所需的压缩编解码器，例如 `org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec`。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建 SparkConf 对象
conf = SparkConf().setAppName("CompressedOutput").setMaster("local")

# 创建 SparkContext 对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 设置输出数据的压缩格式
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")

# 读取数据
data = sc.textFile("input_file.txt")

# 进行转换操作
result = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 写入数据
result.saveAsTextFile("output_file")

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `SparkConf` 对象，并设置了应用名称和主节点为本地模式。然后，我们创建了一个 `SparkContext` 对象，并将 `SparkConf` 对象传递给它。

接下来，我们使用 `_jsc.hadoopConfiguration()` 方法来获取 `Configuration` 对象，以便设置 Hadoop 配置参数。我们设置了 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress` 参数为 `true`，以启用压缩，并设置了 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec` 参数为 `org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec`，以使用 Gzip 压缩编解码器。

然后，我们使用 `textFile()` 函数来读取输入文件，并使用 `flatMap()` 和 `map()` 函数来进行数据转换操作。最后，我们使用 `saveAsTextFile()` 函数将结果写入到输出文件中。由于我们已经设置了输出数据的压缩格式，因此输出文件将以 Gzip 压缩格式保存。

pyspark怎么设置

在PySpark中，设置是指调整Spark的运行环境、配置参数或者创建DataFrame、RDD等操作时指定的参数。以下是一些常见的PySpark设置：

1. **初始化SparkContext**：在创建SparkSession之前，可以设置一些全局的Spark参数，如`master`（确定集群模式，例如本地机器、YARN、Kubernetes）、`appName`（应用名称）、`config`（自定义键值对）。

from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkSession.builder \
    .master("local[4]") \
    .appName("my-spark-app") \
    .config("spark.some.config.option", "value") \
    .getOrCreate()

2. **SparkConf对象**：可以使用`SparkConf`类来管理配置，例如添加、获取或修改配置。

conf = SparkConf()  
conf.setAppName("my_app")
conf.set("spark.executor.memory", "1g")

3. **DataFrame和RDD的操作**：创建DataFrame或RDD时，可以直接设置列名、分区数、编码等。

df = spark.createDataFrame([(1, 'a'), (2, 'b')], ['id', 'data'], schema='id long, data string')
df.repartition(2).write.mode('overwrite').parquet('output_path')