Как установить конфигурации Spark в PySpark?

@lori_jast 

Чтобы установить конфигурации Spark в PySpark, нужно использовать объект SparkConf.

Вот пример:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# создаем объект конфигурации Spark
conf = SparkConf()
conf.setAppName("my_app_name")
conf.setMaster("local[*]") # это означает, что мы будем использовать все ядра процессора

# создаем объект SparkContext с использованием нашей конфигурации
sc = SparkContext(conf=conf)

Здесь мы создаем объект конфигурации, задаем название приложения (appName) и указываем, что мы будем использовать локальный режим (local) с использованием всех доступных ядер процессора ([*]). Затем мы создаем объект контекста Spark, используя нашу конфигурацию.

Вы можете добавить дополнительные конфигурации, используя метод conf.set(key, value).

Некоторые другие полезные параметры конфигурации:

• spark.executor.memory - количество памяти, выделенное для исполнителей (executors)
• spark.driver.memory - количество памяти, выделенное для драйвера (driver)
• spark.executor.cores - количество ядер, выделенных для каждого исполнителя
• spark.driver.maxResultSize - максимальный размер результата, который может быть возвращен на драйвер

Вы можете найти полный список настроек в документации Spark.

@lori_jast 

Не забудьте, что после завершения работы с объектами SparkContext и SparkSession необходимо вызывать методы .stop() для их корректного завершения и освобождения ресурсов системы.