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# Modificando os parâmetros PySpark da sessão
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Começando com o Amazon EMR no EKS versão 6.9.0, no Amazon EMR Studio você pode ajustar a configuração do Spark associada a uma PySpark sessão executando o comando `%%configure` mágico na célula do notebook EMR.

O exemplo a seguir mostra uma carga útil de exemplo que você pode usar para modificar a memória, os núcleos e outras propriedades do driver e do executor do Spark. Para as configurações `conf`, você pode definir qualquer configuração do Spark mencionada na [documentação de configuração do 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
  }
}
```

O exemplo a seguir mostra uma carga útil de exemplo que você pode usar para adicionar arquivos, pyFiles e dependências em JAR a um runtime do Spark.

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