PySpark - SparkConf( SparkConf)
要在本地/集群上运行Spark应用程序，您需要设置一些配置和参数，这是SparkConf帮助的。 它提供运行Spark应用程序的配置。 以下代码块包含PySpark的SparkConf类的详细信息。
class pyspark.SparkConf (
loadDefaults = True,
_jvm = None,
_jconf = None
)
最初，我们将使用SparkConf（）创建一个SparkConf对象，它将从spark.* Java系统属性加载值。 现在，您可以使用SparkConf对象设置不同的参数，它们的参数将优先于系统属性。
在SparkConf类中，有一些setter方法，它们支持链接。 例如，您可以编写conf.setAppName(“PySpark App”).setMaster(“local”) 。 一旦我们将SparkConf对象传递给Apache Spark，任何用户都无法修改它。
以下是SparkConf最常用的一些属性 -
set(key, value) - 设置配置属性。
setMaster(value) - 设置主URL。
setAppName(value) - 设置应用程序名称。
get(key, defaultValue=None) - 获取密钥的配置值。
setSparkHome(value) - 在工作节点上设置Spark安装路径。
让我们考虑以下在PySpark程序中使用SparkConf的示例。 在此示例中，我们将spark应用程序名称设置为PySpark App ，并将spark应用程序的主URL设置为→ spark://master:7077 。
以下代码块包含这些行，当它们添加到Python文件中时，它会设置运行PySpark应用程序的基本配置。
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from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("PySpark App").setMaster("spark://master:7077")
sc = SparkContext(conf=conf)
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