Spark 2.0 set jars

是Spark 2.0版本中的一个功能，用于设置Spark应用程序运行时所需的外部JAR包。

Spark是一个开源的大数据处理框架，用于高效地处理大规模数据集。它提供了分布式计算的能力，可以在集群上并行处理数据，以实现快速的数据处理和分析。

在Spark应用程序中，有时需要使用一些外部的JAR包来扩展功能或引入第三方库。Spark提供了set jars方法来设置这些外部JAR包的路径，以便在应用程序运行时加载并使用它们。

使用set jars方法可以通过以下步骤来设置外部JAR包：

1. 将需要使用的外部JAR包上传到服务器或云存储中，确保Spark应用程序可以访问到这些JAR包。
2. 在Spark应用程序中使用set jars方法来设置外部JAR包的路径。可以使用本地文件系统路径或远程URL路径。

示例代码如下：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Application")
  .config("spark.jars", "/path/to/jar1,/path/to/jar2")
  .getOrCreate()

在上述代码中，通过config方法设置了spark.jars属性，将外部JAR包的路径以逗号分隔的形式传递给它。

设置外部JAR包后，Spark应用程序在运行时会自动加载这些JAR包，并将它们添加到应用程序的类路径中，以供应用程序使用。

Spark 2.0 set jars的优势包括：

1. 扩展功能：通过引入外部JAR包，可以扩展Spark应用程序的功能，使用更多的库和工具。
2. 第三方库支持：可以使用set jars方法引入第三方库，如Apache Hadoop、Apache Kafka等，以便在Spark应用程序中使用这些库的功能。
3. 灵活性：可以根据需要设置不同的外部JAR包，以满足不同应用程序的需求。

Spark 2.0 set jars的应用场景包括：

1. 数据处理和分析：在大数据处理和分析任务中，可能需要使用一些特定的库或工具来处理数据，通过设置外部JAR包可以引入这些库并使用它们。
2. 机器学习和数据挖掘：在机器学习和数据挖掘任务中，可能需要使用一些机器学习库或算法，通过设置外部JAR包可以引入这些库并使用它们。
3. 流式处理：在流式处理任务中，可能需要使用一些流处理框架或库，通过设置外部JAR包可以引入这些库并使用它们。

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