Spark 官方文档（4）——Configuration配置

Spark使用一个灵活的配置系统，允许用户通过各种方式自定义Spark应用程序的行为。这包括通过命令行参数、环境变量、spark-defaults.conf文件以及Spark应用程序的代码本身来设置配置参数。下面我们将详细介绍这些配置方式。

1. Spark应用程序的配置文件
   Spark应用程序的配置主要通过一个叫做spark-defaults.conf的文件来完成。这个文件包含了所有Spark应用程序的默认设置。用户可以在这个文件中指定各种参数，如内存大小、线程数等。这些参数可以在启动Spark应用程序时通过命令行参数进行覆盖。
   除了spark-defaults.conf文件外，还可以通过在启动Spark应用程序时提供—conf选项来动态设置配置参数。这种方式可以方便地在运行时更改配置，例如增加或减少内存大小。
2. 环境变量
   除了配置文件外，还可以通过环境变量覆盖默认设置。这可以方便地在集群环境中定制每个节点的配置。例如，可以通过设置SPARK_MASTER_IP和SPARK_MASTER_PORT环境变量来指定Spark Master的地址和端口。
3. 集成Hadoop集群配置
   如果Spark应用程序需要读写Hadoop的HDFS，那么就需要集成Hadoop集群的配置。这包括将两个配置文件（hdfs-site.xml和core-site.xml）拷贝到Spark classpath目录下。这两个文件分别提供了HDFS客户端的默认操作和设置默认的文件系统名称。
   不同发行版本的Hadoop集群可能会有不同的配置文件位置，但一般来说，这些文件都在/etc/hadoop/conf目录下。为了使得Spark可以找到这些配置文件，需要在spark-env.sh文件中配置HADOOP_CONF_DIR变量。
   总结来说，Spark的配置系统提供了丰富的选项来定制Spark应用程序的行为。用户可以通过命令行参数、环境变量、spark-defaults.conf文件以及Spark应用程序的代码本身来设置各种参数。同时，如果需要读写Hadoop的HDFS，还需要集成Hadoop集群的配置文件。通过合理地配置这些参数，用户可以优化Spark应用程序的性能并更好地满足其需求。