scala - 使用spark-shell时使用sparkConf.set(..)自定义SparkContext

Question

在Spark中，有3种主要方法来指定用于创建SparkConf的SparkContext的选项:

作为conf / spark-defaults.conf中的属性

例如，该行:spark.driver.memory 4g

作为args到spark-shell或spark-submit

，例如spark-shell --driver-memory 4g ...

在您的源代码中，请先配置SparkConf实例，然后再使用它创建SparkContext:

，例如sparkConf.set( "spark.driver.memory", "4g" )

但是，当使用spark-shell时，在您得到shell提示时，已经在名为sc的变量中为您创建了SparkContext。使用spark-shell时，如果在有机会执行任何Scala语句之前已经创建了SparkContext，则如何使用上面列表中的选项＃3设置配置选项？

特别是，我尝试使用Kyro序列化和GraphX。在GraphX上使用Kryo的规定方式是在自定义SparkConf实例时执行以下Scala语句:

GraphXUtils.registerKryoClasses( sparkConf )

运行spark-shell时如何完成此操作？

Answer 1

Spark 2.0+
您应该能够使用SparkSession.conf.set方法在运行时设置一些配置选项，但是它主要限于SQL配置。
Spark <2.0
您可以简单地停止现有上下文并创建一个新上下文:

import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

sc.stop()
val conf = new SparkConf().set("spark.executor.memory", "4g")
val sc = new SparkContext(conf)

正如您在official documentation中可以看到的:

Once a SparkConf object is passed to Spark, it is cloned and can no longer be modified by the user. Spark does not support modifying the configuration at runtime.

因此，您可以看到停止上下文是启动Shell后唯一适用的选项。
您始终可以使用配置文件或--conf的spark-shell参数来设置所需的参数，这些参数将用作默认上下文。如果是Kryo，您应该看一下:

spark.kryo.classesToRegister

spark.kryo.registrator

请参阅Compression and Serialization中的Spark Configuration。