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# Modificación de los parámetros de sesión PySpark
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A partir de Amazon EMR en la versión 6.9.0 de EKS, en Amazon EMR Studio puede ajustar la configuración de Spark asociada a una PySpark sesión ejecutando el `%%configure` comando mágico en la celda del portátil EMR.

En el siguiente ejemplo, se muestra una carga útil de muestra que puede usar para modificar la memoria, los núcleos y otras propiedades del controlador y ejecutor de Spark. En cuanto a los ajustes de `conf`, puede configurar cualquier configuración de Spark que se mencione en la [documentación de configuración de 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
  }
}
```

En el siguiente ejemplo, se muestra una carga útil de muestra que puede usar para agregar archivos, pyFiles y dependencias jar a un tiempo de ejecución de Spark.

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