在Apache Spark中，可以使用spark.sql.sessionState.conf.getConfString("spark.sql.adaptive.enabled")方法获取Spark是否启用了自适应执行的配置。然后，可以根据这个配置来设置临时文件的大小。

下面是一个示例代码，演示了如何根据Spark的自适应执行配置来设置临时文件的大小：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkTempFileSize {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkTempFileSize")
      .getOrCreate()

    // 获取自适应执行的配置
    val adaptiveEnabled = spark.sql.sessionState.conf.getConfString("spark.sql.adaptive.enabled")

    // 根据自适应执行的配置设置临时文件的大小
    if (adaptiveEnabled == "true") {
      // 设置临时文件的大小为1GB
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.localShuffleReader.bufferSize", "1g")
    } else {
      // 设置临时文件的大小为500MB
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.localShuffleReader.bufferSize", "500m")
    }

    // 执行Spark作业
    // ...

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在上面的示例代码中，我们首先使用spark.sql.sessionState.conf.getConfString("spark.sql.adaptive.enabled")方法获取Spark是否启用了自适应执行的配置。然后，根据这个配置来设置临时文件的大小。如果自适应执行启用了，临时文件的大小被设置为1GB，否则设置为500MB。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你实际的需求来设置临时文件的大小。另外，这里只设置了一个临时文件的大小，如果你需要设置多个临时文件的大小，可以使用类似的方法来设置。