Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Memodifikasi PySpark parameter sesi
<a name="modify-pyspark-parameters"></a>

Dimulai dengan Amazon EMR pada rilis EKS 6.9.0, di Amazon EMR Studio Anda dapat menyesuaikan konfigurasi Spark yang terkait dengan PySpark sesi dengan menjalankan perintah `%%configure` ajaib di sel notebook EMR.

Contoh berikut menunjukkan payload sampel yang dapat Anda gunakan untuk memodifikasi memori, core, dan properti lainnya untuk driver dan eksekutor Spark. Untuk `conf` pengaturan, Anda dapat mengonfigurasi konfigurasi Spark apa pun yang disebutkan dalam dokumentasi konfigurasi [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
  }
}
```

Contoh berikut menunjukkan contoh payload yang dapat Anda gunakan untuk menambahkan file, PyFiles, dan dependensi jar ke runtime Spark.

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