在spark1.0中属性支持三种配置方式：

1、代码

在代码中构造SparkConf时指定master、appname或者key-value等

val conf = new SparkConf();conf.setAppName("WordCount").setMaster(" spark://hadoop000:7077")val sc = new SparkContext(conf)

val conf = new SparkConf();conf.set("spark.executor.memory", "1g")val sc = new SparkContext(conf)

2、命令行

在使用spark-submit或者spark-shell提交应用程序时，用命令行参数提交；

具体参数通过查看spark-submit --help 或者spark-shell --help得知；

spark-submit使用参见官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html

spark-submit --name SparkSubmit_Demo --class com.luogankun.spark.WordCount --master spark://hadoop000:7077 \--executor-memory 1G --total-executor-cores 1 /home/spark/data/spark.jar hdfs://hadoop000:8020/hello.txt

注意：

1）此处虽然设置了name，但是如果在代码层面已经设置了setAppName("xxx")，那么此处的name是不生效的，因为代码层面设置参数的优先级大于命令行层面；

2）executor-memory是每个worker占用的，而executor-cores是所有worker一共占用；

3、配置文件

在spark1.0中使用conf/spark-defaults.conf配置文件设定，形如：

spark.master spark://hadoop000:7077spark.local.dir /home/spark/spark_shuffle/    #配置spark shuffle数据存放路径spark.executor.memory 1g

默认情况下spark-submit是会读取该配置文件，也可以通过参数设置读取其他配置文件，参见：spark-submit --properties-file

参数配置参见：http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

注意三种属性设置的优先级：代码>命令行>配置文件