怎么使用spark参数设置
时间: 2023-11-23 20:30:48 浏览: 31
使用Spark参数设置可以通过两种方式实现:命令行参数和Spark配置文件。
1. 命令行参数
在运行Spark应用程序时,可以使用命令行参数来设置Spark参数。例如,以下命令设置了Spark应用程序的master为local,executor内存为1g:
```
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master local --executor-memory 1g myApp.jar
```
2. Spark配置文件
在Spark应用程序中,可以通过Spark配置文件来设置Spark参数。默认的Spark配置文件为$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf。可以在该文件中添加需要修改的Spark参数,例如:
```
spark.master local
spark.executor.memory 1g
```
请注意,Spark参数的优先级顺序为:命令行参数 > Spark配置文件 > 默认值。在应用程序运行时,命令行参数设置的参数会覆盖Spark配置文件中的参数设置,而Spark配置文件中的参数设置会覆盖默认值。因此,在设置Spark参数时,需要注意参数的优先级顺序。
另外,Spark还支持通过编程方式来设置Spark参数,例如在Scala中可以使用SparkConf类,而在Java中可以使用SparkConf对象来设置Spark参数。
相关问题
怎么使用spark参数设置来设置 log4j profile的路径
要使用Spark参数设置来设置log4j profile的路径,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在Spark配置文件中,添加log4j.properties文件路径的设置。可以在spark-defaults.conf文件中添加以下内容:
```
spark.driver.extraJavaOptions -Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties
spark.executor.extraJavaOptions -Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties
```
其中,/path/to/log4j.properties为log4j.properties文件的路径。
2. 将log4j.properties文件拷贝到指定的路径下。
3. 在Spark应用程序中,读取log4j.properties文件中的设置,并将其应用到应用程序的日志输出中。可以使用以下代码实现:
```
import org.apache.log4j.PropertyConfigurator
val log4jConfPath = "/path/to/log4j.properties"
PropertyConfigurator.configure(log4jConfPath)
```
其中,/path/to/log4j.properties为log4j.properties文件的路径。
请注意,以上代码需要在Spark应用程序的入口处执行,例如在main方法中执行。这样,就可以在Spark应用程序中设置log4j profile的路径,并将其应用到日志输出中。
spark的avro参数设置
Spark的Avro参数设置可以通过使用--conf选项来手动设置。具体的设置方式取决于你是在cluster模式还是client模式下运行Spark应用。在cluster模式下,可以使用以下命令来设置Avro参数:
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn-cluster \
--conf spark.yarn.am.memory=1024m \
--conf spark.executor.memory=3g \
--conf spark.driver.memory=2g \
--conf spark.hadoop.avro.mapred.ignore.inputs.without.extension=false \
/usr/lib/spark/lib/spark-examples-1.3.0-cdh5.4.0-hadoop2.6.0-cdh5.4.0.jar \
100000
在client模式下,可以使用以下命令来设置Avro参数:
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn-client \
--conf spark.yarn.am.memory=1024m \
--conf spark.executor.memory=3g \
--conf spark.driver.memory=2g \
--conf spark.hadoop.avro.mapred.ignore.inputs.without.extension=false \
/usr/lib/spark/lib/spark-examples-1.3.0-cdh5.4.0-hadoop2.6.0-cdh5.4.0.jar \
100000
以上命令中,spark.yarn.am.memory用于设置ApplicationMaster的内存,spark.executor.memory用于设置每个Executor的内存,spark.driver.memory用于设置Driver的内存。另外,spark.hadoop.avro.mapred.ignore.inputs.without.extension参数可用于指定是否忽略没有扩展名的输入文件。你可以根据自己的需求调整这些参数的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [spark-on-yarn配置参数](https://blog.csdn.net/okbin1991/article/details/129156627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [spark yarn 参数分析](https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/78533944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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