3.5 Hadoop相关配置及Executor环境变量
3.5.1 Hadoop相关配置信息
默认情况下，Spark使用HDFS作为分布式文件系统，所以需要获取Hadoop相关配置信息的代码如下。
val hadoopConfiguration = SparkHadoopUtil.get.newConfiguration(conf)
获取的配置信息包括：
将Amazon S3文件系统的AccessKeyId和SecretAccessKey加载到Hadoop的Configuration；
将SparkConf中所有以spark.hadoop.开头的属性都复制到Hadoop的Configuration；
将SparkConf的属性spark.buffer.size复制为Hadoop的Configuration的配置io.file.buffer.size。
如果指定了SPARK_YARN_MODE属性，则会使用YarnSparkHadoopUtil，否则默认为SparkHadoopUtil。
3.5.2 Executor环境变量
对Executor的环境变量的处理，参见代码清单3-28。executorEnvs 包含的环境变量将会在7.2.2节中介绍的注册应用的过程中发送给Master，Master给Worker发送调度后，Worker最终使用executorEnvs提供的信息启动Executor。可以通过配置spark.executor.memory指定Executor占用的内存大小，也可以配置系统变量SPARK_EXECUTOR_MEMORY或者SPARK_MEM对其大小进行设置。
代码清单3-28 Executor环境变量的处理
private[spark] val executorMemory = conf.getOption("spark.executor.memory")
.orElse(Option(System.getenv("SPARK_EXECUTOR_MEMORY")))
.orElse(Option(System.getenv("SPARK_MEM")).map(warnSparkMem))
.map(Utils.memoryStringToMb)
.getOrElse(512)
// Environment variables to pass to our executors.
private[spark] val executorEnvs = HashMap[String, String]()
for { (envKey, propKey) <- Seq(("SPARK_TESTING", "spark.testing"))
value <- Option(System.getenv(envKey)).orElse(Option(System.getProperty (propKey)))} {
executorEnvs(envKey) = value
}
Option(System.getenv("SPARK_PREPEND_CLASSES")).foreach { v =>
executorEnvs("SPARK_PREPEND_CLASSES") = v
}
// The Mesos scheduler backend relies on this environment variable to set executor memory.
executorEnvs("SPARK_EXECUTOR_MEMORY") = executorMemory + "m"
executorEnvs ++= conf.getExecutorEnv
// Set SPARK_USER for user who is running SparkContext.
val sparkUser = Option {
Option(System.getenv("SPARK_USER")).getOrElse(System.getProperty("user.name"))
}.getOrElse {
SparkContext.SPARK_UNKNOWN_USER
}
executorEnvs("SPARK_USER") = sparkUser
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx