spark --conf 指定多个参数
时间: 2023-07-06 13:33:42 浏览: 117
是的,您可以在 `--conf` 后面指定多个参数。每个参数应该使用逗号分隔,并且整个参数列表应该用引号括起来。例如:
```
spark-submit --conf "spark.executor.memory=4g,spark.driver.memory=2g,spark.default.parallelism=8" myApp.jar
```
这将在您的 Spark 应用程序中设置三个配置参数: `spark.executor.memory=4g`,`spark.driver.memory=2g` 和 `spark.default.parallelism=8`。 您可以根据需要添加或删除其他参数。
相关问题
集群中spark-defaults.conf文件里面怎么配置
在集群中,可以将spark-defaults.conf文件放在Spark的配置目录下,通常是在$SPARK_HOME/conf目录下。如果使用了Hadoop作为分布式存储系统,还需要在Hadoop的配置目录下(通常是$HADOOP_HOME/etc/hadoop)添加core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件,以便让Spark能够访问HDFS。
在配置文件中,需要指定Spark的Master节点地址,可以使用以下形式:
```
spark.master spark://<master-ip>:<master-port>
```
其中,<master-ip>是Master节点的IP地址,<master-port>是Master节点的端口号,默认为7077。如果Master节点使用的是YARN或Mesos,需要修改相应的配置参数。
除了配置Master节点地址,还可以配置其他的参数,例如Executor的内存大小、日志级别等,具体可参考Spark官方文档。需要注意的是,Spark的配置参数可以在多个配置文件中进行配置,如果有多个配置文件中都有相同的参数,那么以后面的配置文件中的参数为准。在集群中,可以通过修改配置文件来调整Spark的配置参数,然后重新启动Spark集群以使配置生效。
spark-submit参数
spark-submit是Apache Spark提供的一个用于提交Spark应用程序的命令行工具。它可以用于将应用程序提交到Spark集群上进行执行。下面是一些常用的spark-submit参数的介绍:
1. --class:指定要运行的应用程序的主类。
2. --master:指定Spark集群的URL,例如local、yarn、mesos等。
3. --deploy-mode:指定应用程序的部署模式,可以是client或cluster。client模式表示驱动程序在提交时运行在客户端上,而cluster模式表示驱动程序在集群中运行。
4. --executor-memory:指定每个执行器的内存大小,例如1g、2g等。
5. --num-executors:指定要启动的执行器的数量。
6. --executor-cores:指定每个执行器使用的CPU核心数。
7. --name:指定应用程序的名称。
8. --conf:用于设置其他Spark配置属性,例如spark.executor.memory、spark.driver.memory等。
这些只是一些常用的参数,还有其他更多的参数可以根据具体需求进行设置。