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，将加载来自 spark.* Java系统属性的值.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的一些最常用的属性 :
设置(键，值) : 设置配置属性.
setMaster(value) : 设置主网址.
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，当它们被添加到Python文件中时，它会设置运行的基本配置一个PySpark应用程序.
----------------------------- -------------------------------------------------- --------来自pyspark导入的
SparkConf，SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("PySpark App").setMaster("spark://master:7077")
sc = SparkContext(conf = conf)
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