引言
在使用Apache Spark进行分布式计算时，我们通常需要创建一个SparkConf对象来配置Spark应用程序的属性。SparkConf是Spark应用程序的配置类，它包含了各种属性的键值对，用于指定Spark应用程序的运行环境。
在本文中，我们将深入探讨SparkConf的源代码，并详细解释其各个属性的含义和用法。
SparkConf属性
SparkConf类中包含了许多属性，下面是一些常用的属性及其含义：
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spark.app.name: Spark应用程序的名称。该属性是一个必需属性，用于标识Spark应用程序在集群中的身份。 -
spark.master: Spark应用程序的运行模式。可以设置为local（本地模式），yarn（YARN集群模式）或其他支持的模式。 -
spark.executor.memory: 每个Executor进程可用的内存量。可以设置为带有单位的字符串（例如，1g表示1GB，512m表示512MB）。 -
spark.driver.memory: Driver进程可用的内存量。同样，可以设置为带有单位的字符串。 -
spark.cores.max: 集群中可用的最大CPU核心数量。 -
spark.serializer: 数据序列化器的类名。默认情况下，Spark使用Java的序列化机制，但也支持其他序列化器，如Kryo。 -
spark.sql.shuffle.partitions: 执行SQL操作时用于分区的默认数量。
SparkConf的实现
SparkConf是一个简单的键值对列表，它的实现类是org.apache.spark.SparkConf。下面是SparkConf的部分源代码：
class SparkConf(loadDefaults: Boolean) extends Cloneable with Logging with Serializable {
/** Create a SparkConf that loads defaults from system properties and the classpath */
def this() = this(true)
/** Create a SparkConf that loads defaults from the given map */
def this(loadDefaults: Boolean, conf: java.util.Map[String, String]) = {
this(loadDefaults)
// 将给定的Map加载到SparkConf中
if (conf != null) {
conf.asScala.toSeq.foreach { case (k, v) =>
setIfMissing(k, v)
}
}
}
// ...
}
从上面的代码中可以看出，SparkConf的构造函数是私有的，并且有多个重载版本，用于从不同的源加载默认配置。这就意味着，我们可以通过多种方式来指定Spark应用程序的配置。
另外要注意的是，SparkConf是可克隆的（Cloneable），并且实现了Serializable接口，这使得我们可以将SparkConf对象序列化并在网络上传播。
设置Spark应用程序的属性
在使用SparkConf对象之前，我们需要先创建一个实例，并通过其提供的方法来设置各个属性的值。下面是一个示例：
import org.apache.spark.SparkConf
// 创建一个空的SparkConf对象
val conf = new SparkConf()
// 设置应用程序的名称
conf.setAppName("MySparkApp")
// 设置应用程序的运行模式
conf.setMaster("local[2]")
// 设置Executor的内存量
conf.set("spark.executor.memory", "2g")
在上面的示例中，我们首先创建了一个空的SparkConf对象，然后通过setAppName方法设置了应用程序的名称为"MySparkApp"，接着通过setMaster方法设置了应用程序的运行模式为本地模式，最后使用set方法直接设置了spark.executor.memory属性的值为"2g"。
结论
通过上述内容，我们对SparkConf类的实现和使用有了更加深入的了解。SparkConf可以帮助我们配置Spark应用程序的各种属性，从而更好地控制和优化应用程序的运行。在下一篇博客中，我们将继续探讨其他与Spark配置相关的内容。
以上就是本文对于Spark源码中SparkConf的介绍。谢谢阅读！
（本文参考了Apache Spark官方文档和源代码）
本文来自极简博客，作者：移动开发先锋，转载请注明原文链接：Spark源码: SparkConf
