spark SQL conf

本文详细介绍了 Apache Spark 中 SQLConf 的配置选项及其对查询性能的影响, 同时探讨了 HiveUtils 在处理 Hive 兼容性问题上的作用。

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org.apache.spark.sql.internal.SQLConf
org.apache.spark.sql.hive.HiveUtils
### 如何在 Spark 中设置 conf 配置项 #### 使用 `spark-submit` 设置配置项 通过命令行提交应用程序时可以指定各种配置选项。例如,在启动应用时可以通过 `--conf` 参数来传递配置: ```bash spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --conf spark.executor.memory=2g \ /path/to/examples.jar \ 100 ``` 此方法允许动态调整每次运行的应用程序参数而无需修改任何文件[^2]。 #### 修改 `spark-defaults.conf` 对于经常使用的全局默认配置,可以在 `${SPARK_HOME}/conf/` 目录下的 `spark-defaults.conf` 文件中定义这些属性。如果该文件不存在,则可以从模板创建它: ```bash cp ${SPARK_HOME}/conf/spark-defaults.conf.template ${SPARK_HOME}/conf/spark-defaults.conf ``` 编辑后的配置可能如下所示: ```properties # Example of setting default master URL to YARN client mode. spark.master yarn spark.submit.deployMode client spark.executor.memory 2g spark.driver.memory 1g ``` 这会使得所有基于这个环境启动的 Spark 应用都继承上述设定值。 #### 处理 Hadoop 和 Yarn 的配置路径问题 当遇到即使设置了 `HADOOP_CONF_DIR` 或者 `YARN_CONF_DIR` 变量仍然存在问题的情况时,应该确认这些变量确实指向了有效的配置目录,并且其中包含了必要的 XML 文件如 core-site.xml、hdfs-site.xml 等。另外也要注意检查是否有权限读取这些文件以及它们的内容是否正确无误[^1]。 #### 编程接口内嵌入配置 除了外部配置外,还可以直接在编程语言层面设置 SparkConf 对象中的键值对。下面是一个简单的 Scala 示例展示如何做这一点: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("ExampleApp") .config("spark.some.config.option", "some-value") // 自定义配置项 .getOrCreate() // Your code here... spark.stop() ``` 这种方式适合于那些希望保持灵活性或将某些配置逻辑编码到应用程序本身里的开发者们。
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