spark提交任务的参数

# 从头开始学习如何使用Spark提交任务的参数

## 简介
在使用Spark进行大数据处理时，我们通常需要通过提交任务的参数来设置一些配置信息，以便让Spark作业能够以我们希望的方式执行。本文将介绍如何使用Spark提交任务的参数，以及一些常用的参数设置。

### 步骤总结
在进行Spark任务的参数设置时，通常需要经过以下几个步骤：

| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 设置Spark任务的参数 |
| 3 | 提交Spark任务 |

### 步骤详解
#### 步骤 1：创建一个SparkSession对象
首先，我们需要创建一个SparkSession对象，SparkSession是Spark 2.0引入的API入口，用于编写Spark应用程序。

```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
.builder()
.appName("SparkSubmitExample")
.getOrCreate()
```

在这段代码中，我们使用`builder()`方法创建了一个SparkSession.Builder对象，并通过`appName()`方法设置了任务名称为"SparkSubmitExample"，最后调用`getOrCreate()`方法获取了一个SparkSession对象。

#### 步骤 2：设置Spark任务的参数
接下来，我们可以通过SparkSession对象来设置Spark任务的参数，包括资源、内存、Executor个数等。

```scala
spark.conf.set("spark.executor.memory", "2g")
spark.conf.set("spark.executor.cores", "2")
```

在这段代码中，我们使用`conf.set()`方法设置了两个参数：`spark.executor.memory`表示每个Executor的内存为2GB，`spark.executor.cores`表示每个Executor的核数为2。

#### 步骤 3：提交Spark任务
最后，我们可以通过调用SparkSession对象的`sparkSubmit()`方法来提交Spark任务。

```scala
val df = spark.read.csv("/path/to/dataset.csv")
df.show()
```

在这段代码中，我们使用SparkSession对象的`read.csv()`方法读取了一个CSV文件并将其加载为一个DataFrame对象，然后使用`show()`方法展示了DataFrame的内容。

通过上述步骤，我们成功地设置了Spark任务的参数并提交了一个简单的Spark作业。通过不断学习和尝试，你会逐渐熟悉Spark的使用，并能够更加灵活地进行参数设置和任务提交。

希望以上内容能帮助你初步了解如何使用Spark提交任务的参数，欢迎继续深入学习和探索！