在使用Apache Spark时，`SparkConf`和`option()`是两种常见的配置方式，但它们有着本质的区别。首先，`SparkConf`主要用于设置全局配置参数，比如`spark.executor.memory`或`spark.app.name`。这些参数一旦设置，会在整个Spark应用程序中生效，适合定义不可变的全局属性。例如，`val conf = new SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local[]")`。

相比之下，`option()`更像是动态调整某些特定任务的参数。它通常用于DataFrame/Dataset操作中，通过`.option(key, value)`的方式添加配置。这种方式更加灵活，允许你在不同阶段为不同任务设置不同的选项。比如，在读取文件时可以使用`.option("header", "true")`来指定第一行为表头。

💡总结来说，`SparkConf`更偏向于静态配置，而`option()`则提供了运行时的灵活性。合理运用两者，能让Spark作业更加高效且易于维护！💪