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# Modifica dei parametri PySpark della sessione
<a name="modify-pyspark-parameters"></a>

A partire da Amazon EMR sulla release 6.9.0 di EKS, in Amazon EMR Studio puoi regolare la configurazione Spark associata a una PySpark sessione eseguendo il `%%configure` comando magico nella cella del notebook EMR.

L'esempio seguente mostra un payload di esempio che è possibile utilizzare per modificare la memoria, i core e altre proprietà per il driver e l'executor Spark. Utilizzando le impostazioni `conf`, è possibile configurare qualsiasi configurazione Spark menzionata nella [documentazione di configurazione di Apache Spark](https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html).

```
%%configure -f
{
  "driverMemory": "16G",
  "driverCores": 4,
  "executorMemory" : "32G",
  "executorCores": 2,
  "conf": {
     "spark.dynamicAllocation.maxExecutors" : 10,
     "spark.dynamicAllocation.minExecutors": 1
  }
}
```

L'esempio seguente mostra un payload di esempio che puoi utilizzare per aggiungere file, PyFile e dipendenze jar a un runtime Spark.

```
%%configure -f
{
  "files": "s3://amzn-s3-demo-bucket-emr-eks/sample_file.txt",
  "pyFiles": : "path-to-python-files",
  "jars" : "path-to-jars
}
```