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，这正是SparkConf的帮助。它提供了运行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，该对象还将从spark。* Java系统属性中加载值。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，有支持链接的setter方法。例如，您可以编写conf.setAppName(“ PySpark App”)。setMaster(“ local”) 。一旦将SparkConf对象传递给Apache Spark，任何用户都无法对其进行修改。

以下是SparkConf的一些最常用属性-

• set(key，value) -设置配置属性。

• setMaster(value) -设置主URL。

• setAppName(value) -设置应用程序名称。

• get(key，defaultValue = None) -获取密钥的配置值。

• setSparkHome(value) -设置工作节点上的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 。

下面的代码块带有这些行，当它们添加到Python文件中时，它设置了运行PySpark应用程序的基本配置。

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from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("PySpark App").setMaster("spark://master:7077")
sc = SparkContext(conf=conf)
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