Spark提供了三个位置来配置系统：
- Spark Properties（Spark 属性）控制大多数 application 参数，并且可以使用 SparkConf 对象设置
- 通过配置每个节点上的 conf/spark-env.sh 脚本，可以配置每台机器的环境变量，如 ip 地址
- 日志可以通过 log4j.properties 配置
Spark 属性
Spark属性控制 application 绝大多数配置并可为每个 application 单独配置。这些属性可以被在传给你的 SparkContext 的 SparkConf上直接设置。SparkConf 允许你配置一些常用属性（如 master URL和application name），和通过 set() 方法设置键值对效果一样。你可以像下面例子一样初始化一个 application：
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("CountingSheep")
.set("spark.executor.memory", "1g")
val sc = new SparkContext(conf)
动态加载 Spark 属性
有些情况下，你可能想避免硬编码某些 SparkConf 配置。例如，如果你想用不同的 masters 或不同的内存数执行相同的程序。Spark 允许你简单地创建一个空得 conf。
val sc = new SparkContext(new SparkConf())
然后，你可以在运行时提供参数：
./bin/spark-submit --name "My app" --master local[4] --conf spark.shuffle.spill=false
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps" myApp.jar
Spark shell和 spark-submit 工具支持两种方式来动态加载配置。第一种是命令行选项，如上述的 --master。spark-submit 通过 --conf 标志可以设置任何 spark 属性。运行 ./bin/spark-submit --help 会列出这些选项的完整列表。
bin/spark-submit 也会读取并加载 conf/spark-defaults.conf。spark-defaults.conf 中每行包含一个由空格风格的key value对。如：
spark.master spark://5.6.7.8:7077
spark.executor.memory 512m
spark.eventLog.enabled true
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
任何被指定为标记或在属性文件中的值将被传给 application 并和通过 SparkConf 指定的值合并。通过 SparkConf 直接指定的属性具有最高优先级，然后是传给 spark-submit 或 spark-shell 的标记，最后是 spark-defaults.conf 中的配置。
查看 Spark 属性
application 页面 http://driver:4040 在“Environment”标签页列出了 Spark 属性。这是一个非常有用的地方让你确认你是否正确配置了属性。只有通过 spark-defaults.conf 或 SparkConf 明确指定的属性才会出现在页面上。所有其他的配置，你可以假定使用了默认值。
可用属性
大部分属性有合理的默认值。以下为最常用的属性设置：
Application 属性
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.app.name | (none) | application名，将会出现在页面和日志中 |
| spark.master | (none) | 集群管理地址（YARN 模式下为 ResourceManager 地址） |
| spark.executor.memory | 512m | 每个 executor 进程使用的内存数，和 JVM 内存描述相同（如 512m、2g） |
| spark.serializer | org.apache.spark.serializer.JavaSerializer | 用来序列化通过网络传输或需要缓存的对象的类。默认使用 Java 序列化对于所有可序列化的 Java 对象有效，但非常慢。如果需要更快的，建议使用org.apache.spark.serializer.KryoSerializer并配置 Kryo 序列化。可以是任何 org.apache.spark.Serializer 的子类 |
| spark.kryo.registrator | (none) | 如果使用 Kryo 序列化，设置该类来向 Kryo 注册你的自定义类。该类需要继承 KryoRegistrator |
| spark.local.dir | /tmp | 保存临时文件的目录。包括 map 的输出文件、保存在磁盘的 RDD。这应是一个速度很快的本地磁盘。可以是逗号分隔的多个不同的目录。注意，在 Spark 1.0 及之后的版本中，该值会被 SPARK_LOCAL_DIRS（Standalone, Mesos）或LOCAL_DIRS (YARN) 环境变量覆盖 |
| spark.logConf | false | 当一个 SparkContext 启动，以 INFO 等级记录有效的 SparkConf |
除这些，下面的属性也可以使用并在某些情况下有用。
运行时环境
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.executor.memory | 512m | 每个 executor 进程使用的内存数，和 JVM 内存描述相同（如 512m、2g） |
| spark.executor.extraJavaOptions | (none) | 要传给 executors 的额外的 JVM 选项字符串。注意，使用该选项设置 Spark 属性或堆大小是非法的。Spark 属性应用 SparkConf 或 spark-defaults 设置。配置文件和 spark-submit 脚本配合使用。堆大小可由 spark.executor.memory 设置 |
| spark.executor.extraClassPath | (none) | 添加到 executors classpath的额外 classpath 条目。用户通常不需要设置该选项 |
| spark.executor.extraLibraryPath | (none) | 当启动 executor JVM的指定的库路径 |
| spark.python.worker.memory | 512m | 每个 python workder 进程聚合时的内存数。如果聚合过程中使用的内存超过了这个值，会将数据刷入磁盘中 |
| spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName] | (none) | 添加由 EnvironmentVariableName 指定的环境变量至 executor 进程。用户可以指定多个该选型以设置多个环境变量 |
| spark.mesos.executor.home | driver side SPARK_HOME |
Shuffle 行为
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.shuffle.consolidateFiles | false | 如果设为“true”，shuffle过程中会创建中间文件。创建少量文件可以提高整个文件系统在处理大量 reduce task 时的表现。当使用 ext4 或 xfs 文件系统时，建议使用 “true”。在 ext3 上，由于文件系统的局限性，该选项可能会降低8核以上机器的表现 |
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Spark 用户界面
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.ui.port | 4040 | 你的 application 的“仪表盘”端口，将显示内存和负载数据 |
| spark.ui.retainedStages | 1000 | 在垃圾回收前 Spark UI记住的 stages 的个数 |
| spark.ui.killEnabled | true | 是否允许从 web ui 上结束 stage 和对应的 job |
| spark.eventLog.enabled | false | 是否记录 Spark 事件，对于在 application 完成后重建 web ui 是有用的 |
| spark.eventLog.compress | false | 是否压缩记录的事件，如果 spark.eventLog.enabled 为 true |
| spark.eventLog.dir | file:///tmp/spark-events | Spark event 日志存放的基本目录，如果 spark.eventLog.enabled 为 true。在该基本目录中，Spark 为每个 application 创建一个子目录。用户会希望将这设为一个统一目录，比如一个 HDFS 目录以便于 history 文件可以被 history 服务读取 |
压缩和序列化
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Executor 行为
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.default.parallelism | 本地模式：本地机器的内核数；Mesos细粒度模式：8；其他：所有 executor 节点上的核心总数或2，取更大的一个 | 5 |
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调度
| 属性名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| spark.task.cpus | 1 | 每个 task 分配的核心数 |
| spark.task.maxFailures | 4 | 在放弃 job 前每个 task 最大失败次数。应大于等于 1。重试次数为该值减 1 |
| spark.scheduler.mode | FIFO | 提交至同一个 SparkContext 的 job 之间的调度模式。可以设为 FAIR 来使用公平分享代替一个接一个的 FIFO。对于多用户服务有用 |
| spark.cores.max | 未设置 | 当运行在 standalone 或 Mesos 模式时，为每个 application 请求的最大 CPU 核心数时跨越整个集群的，而不是来自某台机器。如果未设置，standalone 模式下为 spark.deploy.defaultCores 的值， Mesos 模式下为无穷大（即所有可用的核心） |
| spark.speculation | false | 如果设为 “true”，表示一个或多个 task 在一个 stage 执行缓慢将被重启 |
环境变量
通过环境变量可以设置明确的 Spark 设置，即读取 conf/spark-env.sh 脚本。在 Standalone 和 Mesos 模式下，这个文件可以给机器具体的信息,如主机名。
注意，当安装完 Spark 之后 conf/spark-env.sh 并不存在，你需要拷贝 conf/spark-env.sh.template 来创建。确定你执行了拷贝动作。
以下变量可以在 spark-env.sh 中设定：
| 环境变量 | 含义 |
|---|---|
| JAVA_HOME | Java 安装路径（如果没有在你的 ‘PATH’ 中指定） |
| PYSPARK_PYTHON | 为 PySpark 准备的 Python 使用的可执行的二进制文件 |
| SPARK_LOCAL_IP | 机器要绑定的 ip 地址 |
| SPARK_PUBLIC_DNS | 你的 Spark 程序将要通知其他机器的主机名 |
由于 spark-env.sh 是一个 shell 脚本，选项可以以更编程化的方式设置。如，你也许会通过查找网络接口来计算 SPARK_LOCAL_IP。
日志配置
Spark 使用 log4j 记录日志。你可以通过在 conf 目录下添加一个 log4j.properties 来配置。一种可行的方式是从 log4j.properties.template 拷贝