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spark-submit参数中， --conf 和 -D 区别

望梦 已关注
10月30日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 363 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在使用spark-submit命令时，--conf和-D选项都用于设置配置参数，但是它们的用途和作用范围有所不同。

  1. --conf: 这个选项是Spark专用的，用于设置Spark应用程序的运行时配置。你可以使用它来设置任何在SparkConf中可设置的属性。例如：spark.executor.memory, spark.cores.max等。这些设置将会应用到你的Spark应用程序。

    示例：

    1. spark-submit --class com.example.MyApp --master local[4] --conf spark.executor.memory=2g myApp.jar

  2. -D: 这个选项用于设置Java系统属性，其作用范围通常超出了Spark，可能影响到所有基于JVM运行的进程或库。比如，你可以用它来改变日志配置，设置网络属性，或者定制更底层的行为。

    示例：

    1. spark-submit --class com.example.MyApp --master local[4] -Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties myApp.jar

注意，在Spark中，如果同时使用--conf和-D设置了相同的配置项，则--conf的设置会覆盖-D的设置。

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20条评论
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尘埃未定
11月10日

--conf 是Spark特有的参数，更适合Spark任务。-D系统属性则更常用于JVM的全局设置。

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颤动： @尘埃未定

关于--conf和-D的区别，确实是一个值得关注的点。可以看到，--conf参数主要用于在Spark任务中设置特定的配置，允许用户针对Spark环境灵活调整一些特征，比如设置executor的数量或内存限制等。例如：

spark-submit --conf spark.executor.memory=4g \
             --conf spark.executor.instances=2 \
             --class your.main.Class your-app.jar

而-D选项则是JVM层级的设置，适用于全局或者较为底层的配置，比如调整JVM堆大小或设置系统属性。例如：

spark-submit -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom \
             --class your.main.Class your-app.jar

有时候组合这两者可以达到更好的配置效果。如果想了解更深入的内容，可以参考Spark的官方文档，对于配置参数的详细解释会更为清晰：Apache Spark Configuration。这样的机制让Spark用户可以更灵活地控制作业行为，根据具体需求进行调整。

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安尧
11月20日

清晰解释了--conf和-D的区别。对于复杂配置用途不同的两个参数来说，这能帮助避免错误的参数设置。

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黑索金： @安尧

在讨论--conf与-D的区别时，确实可以看到它们在配置管理中的重要性。--conf用于在Spark提交时设置特定的属性，通常是像spark.executor.memory这样的Spark特定配置。例如：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g --class MyApp myapp.jar

而-D则通常用于设置Java系统属性，当你需要通过Java环境控制某些配置时，它显得尤为重要。这些属性会影响到整个JVM的行为，比如：

spark-submit -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom --class MyApp myapp.jar

对于复杂应用场景，熟悉这两个参数的使用方式可以有效避免配置错误。建议有兴趣的用户阅读更详细的配置文档，比如 Apache Spark Configuration，以进一步深入理解不同参数的使用场景以及如何在具体情况下有效利用它们。这样的理解对日常开发非常有帮助。

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蓝色双鱼
11月30日

建议在文章中添加有关Spark配置文件（如spark-defaults.conf）与--conf的关系，这样能让阅读者更好地理解配置覆盖关系。

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韦嘉昕： @蓝色双鱼

在讨论Spark的配置时，了解--conf和spark-defaults.conf的关系确实非常重要。通过--conf参数传递的配置项会覆盖spark-defaults.conf中相应的配置，这样可以灵活地调整执行时的参数，而不需要修改配置文件本身。

例如，我们可以在提交应用时使用如下命令来指定具体的配置项：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g --conf spark.driver.memory=1g your_application.py

在上面的例子中，spark.executor.memory和spark.driver.memory的配置将会覆盖spark-defaults.conf中的相应设置。这样，用户只需在提交任务时关注特定的配置，就可以根据需要调整资源分配，而不必去往文件系统中查找和修改配置文件。

进一步了解Spark的配置文件及其优先级关系，建议参考Apache Spark的官方文档：Configuring Spark。这个页面对各种配置的覆盖及其优先级有详细的介绍，可以帮助更深入地理解配置管理。

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尘封
12月05日

解释得很清楚，特别是强调了--conf会覆盖-D设置这一点，避免了可能的冲突和理解误区，是应用部署的重要参考。

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炽热： @尘封

对于参数之间的关系，特别是在不同的配置选项上，理解它们如何干扰是很重要的。强调 <code>--conf</code> 覆盖 <code>-D</code> 设置的这一点，确实能帮助很多开发者避免潜在的配置错误。

以 Spark 应用为例，如果需要配置某个资源限制，可以这样设置：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g --conf spark.driver.memory=1g -Dproperty1=value1 your_app.py

在这个示例中，尽管用 -D 设置了 property1，如果 <code>--conf</code> 中也有关于内存的设置，后者的优先级会更高。如果同时使用相同配置的情况，可能会导致应用的行为与预期不一致。

对于更深入的理解，建议查阅 Spark 官方文档的配置部分，了解各个参数的作用和优先级，链接如 Apache Spark Configuration。这样在实际应用中就能更灵活地调整配置，避免出现意外情况。

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垂暮之年い
12月07日

使用--conf来设置Spark的参数时，能够立即影响应用的执行，但也要注意潜在的性能影响。

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作茧自缚： @垂暮之年い

在讨论 --conf 和 -D 的区别时，确实需要考虑这些配置对性能的影响。使用 --conf 可以在运行时动态调整参数，适用于需要灵活调整配置的场景，但这也可能导致执行时性能的不稳定。建议在使用时进行充分的测试。

例如，在提交Spark应用时，可以使用以下命令来设置不同配置：

spark-submit --conf spark.executor.memory=4g --conf spark.driver.memory=2g your_spark_app.py

此外，使用 -D 选项通常是为了设置全局性或长期有效的参数，适合于应用的配置文件中。如果需要确保某个设置在每次运行时都生效，可以像这样设置：

spark-submit -D spark.shuffle.service.enabled=true your_spark_app.py

综合来看，使用 --conf 更加灵活，而 -D 则适用于持久化配置。可以参考 Apache Spark Documentation 来深入了解这些参数的具体使用和性能影响。

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失心腐骨
12月14日

关于-D参数，不局限于Spark，能配置很多与JVM有关的全局参数。对于调优应用来说，可以从这入手。

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韦正业： @失心腐骨

在讨论-D参数与--conf参数时，很容易忽视-D参数在JVM配置中的广泛应用。除了调优Spark应用外，-D参数确实可以有效地配置JVM的全局属性，这在性能调优中非常有用。

例如，如果需要设置JVM的最大堆内存大小和初始堆内存大小，可以通过以下方式来实现：

spark-submit --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Xms512m -Xmx2g" --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Xms512m -Xmx2g" ...

你还可以使用-D参数来传递细粒度的配置。例如，若要配置更详细的JVM参数，可以像这样：

spark-submit -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 ...

这样的方式可以确保应用在特定环境下的行为是可控的，尤其是在处理不同字符编码和环境依赖时。

可以参考一下这篇更详细的文档 Apache Spark Configuration，以获取更多关于配置和调优的信息。

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很爱过
12月21日

文中提供的示例代码非常实用，便于在实际场景中直接使用。此外，更多的进阶参数配置可以参考Apache Spark官方文档。

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重口味： @很爱过

对于参数设置的细节，提供一些具体的操作示例会更有帮助。例如，--conf 可以用来传递自定义配置，如下所示：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g --class YourMainClass your-jar-file.jar

而 -D 通常用于传递系统属性，例如：

spark-submit -Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties --class YourMainClass your-jar-file.jar

这两者的使用场景有所不同。--conf 更加适合于 Spark 特有的配置项，而 -D 则用于 JVM 系统属性的传递。

可以进一步查阅 Apache Spark Configuration 中列出的配置项，以获取更多关于优化性能或调整环境的建议和示例。结合实际使用场景灵活调整，会让项目运行得更流畅。

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跌跌撞撞
12月25日

对于初学者来说，这篇内容已经足够深入和详细。希望作者可以再补充一些关于内存管理的部分，比如spark.memory.fraction。

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独草孤花： @跌跌撞撞

对于内存管理的探讨，确实是Spark应用优化中的一个重要方向。参数如 spark.memory.fraction 控制了JVM堆内存中用于执行和存储的数据占比。这部分内存的分配直接影响到Spark的性能表现。一般情况下，建议将其调高到0.6左右，这样能更好地利用内存资源。

举个例子，在实际应用中，使用以下命令来设置内存配置：

spark-submit --conf spark.memory.fraction=0.6 ...

这样，60%的JVM堆内存将用于执行和存储数据，而剩下的40%则留给其他使用。

此外，还可以考虑 spark.memory.storageFraction 参数，这控制了 spark.memory.fraction 中有多少比例用于缓存数据。合理的设置能使得任务执行时更加高效。

如果想进一步了解内存管理与性能优化方面的细节，可以参考Apache Spark的官方文档：Apache Spark Memory Management。

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惺惺
01月02日

如果文章中能加入一些实际问题场景，像如何排查配置错误，那将会更完美和易于理解。

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韦鹤飞： @惺惺

在处理 Spark 的配置时，了解 --conf 和 -D 参数的具体用法确实可以大大帮助我们排查配置错误。例如，当我们使用 --conf 来设置配置项时，可以在提交作业时以以下方式进行：

spark-submit --conf spark.executor.memory=2g --conf spark.driver.memory=1g my_app.py

而使用 -D 参数时，通常是针对 JVM 的系统属性设置。这可以在提交时像这样使用：

spark-submit -Dlog4j.configuration=file:log4j.properties my_app.py

如果配置不当，我们可能会在执行任务时遇到一些错误，这时候可以通过 Spark 的日志来排查。例如，查看 executor 的启动日志来确认内存设置是否生效，或者使用 Spark UI 监控各个阶段的资源使用情况。

另外，建议在实际场景中，先通过提交小规模测试作业来验证配置是否正确。例如，可以先使用默认配置执行一个简单的作业，观察其响应和性能，再逐步调整和增加配置项。

如需了解更多关于 Spark 配置的详细信息，可以参考官方文档：Apache Spark Configuration。这样可以帮助我们更深入地理解各种参数的影响。

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我们都傻
01月08日

通过文章可以了解到参数间的优先级差异，多掌握几种参数设置方法可以应对不同的使用需求和场景。

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泪痣： @我们都傻

理解参数间的优先级确实很重要，特别是在调整Spark作业时。比如，当需要指定某个配置属性时，可以使用--conf或-D，但它们在解析顺序上存在差异。

使用--conf是将配置直接传递给Spark作业的推荐方式，而-D更多的是在JVM层面进行参数设置。例如，若要设置Spark的executor内存，可以这样：

spark-submit --conf spark.executor.memory=4g ...

而使用 -D 来设置JVM的系统属性，则可以这样：

spark-submit -Dlog4j.configuration=file:/path/to/log4j.properties ...

在不同场景下，这两种方式的选择会影响应用程序的行为。因此，了解并掌握它们的优劣，可以更灵活地进行配置管理。

如果有需求了解更多关于Spark配置的细节，可以参考官方文档 Apache Spark Configuration。这样能够深入理解不同参数的作用及其适用场景。

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