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Python安装spark的详细过程

作者:奋斗的源

这篇文章主要介绍了Python安装spark的详细过程,本文通过图文实例代码相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

一.配置版本

Java JDK 1.8.0_111
Python 3.9.6
Spark 3.1.2
Hadoop 3.2.2

二.配置环境

 1.配置JDK

从官网下载相应JDK的版本安装,并进行环境变量的配置
(1)在系统变量新建JAVA_HOME,根据你安装的位置填写变量值

在这里插入图片描述

(2)新建CLASSPATH
变量值:.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;(注意前面所需的符号)

在这里插入图片描述

(3)点击Path

在这里插入图片描述

在其中进行新建:%JAVA_HOME%\bin

在这里插入图片描述

(4)配置好后进行确定
(5)验证,打开cmd,输入java -version和javac进行验证

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

此上说明jdk环境变量配置成功

2.配置Spark

(1)下载安装:
Spark官网spark-3.1.2-bin-hadoop3.2下载地址

在这里插入图片描述

(2)解压,配置环境

在这里插入图片描述

(3)点击Path,进行新建:%SPARK_HOME%\bin,并确认
(4)验证,cmd中输入pyspark

在这里插入图片描述

这里提醒我们要安装Hadoop

3.配置Hadoop

(1)下载:
Hadoop官网Hadoop 3.2.2下载地址

在这里插入图片描述

(2)解压,配置环境

在这里插入图片描述

注意:解压文件后,bin文件夹中可能没有以下两个文件:

在这里插入图片描述

下载地址:https://github.com/cdarlint/winutils
配置环境变量CLASSPATH:%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe
(3)点击Path,进行新建:%HADOOP_HOME%\bin,并确认
(4)验证,cmd中输入pyspark

在这里插入图片描述

由上可以看出spark能运行成功,但是会出现如下警告:

WARN ProcfsMetricsGetter: Exception when trying to compute pagesize, as a result reporting of ProcessTree metrics is stopped

这里因为spark为3.x版本有相关改动,使用spar2.4.6版本不会出现这样的问题。
不改版本解决方式(因是警告,未尝试):
方式一:解决方法一
方式二:解决方法二

三.Pycharm配置spark

(1)Run–>Edit Configurations

在这里插入图片描述

(2)对Environment Variables进行配置

在这里插入图片描述

(3)File–>Settings–>Project Structure–>Add Content Root
找到spark-3.1.2-bin-hadoop3.2\python\lib下两个包进行添加

在这里插入图片描述

选择结果:

在这里插入图片描述

(4)测试

# 添加此代码,进行spark初始化
import findspark

findspark.init()


from datetime import datetime, date

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

rdd = spark.sparkContext.parallelize([
    (1, 2., 'string1', date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
    (2, 3., 'string2', date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
    (3, 4., 'string3', date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.show()

运行结果:

在这里插入图片描述

四.使用anconda中python环境配置spark

 1.创建虚拟环境

conda create -n pyspark_env python==3.9.6

查看环境:

conda env list

运行结果:

在这里插入图片描述

2.安装pyspark

切换到pyspark_env并进行安装pyspark

pip install pyspark

在这里插入图片描述

3.环境配置

运行上面的实例,会出现以下错误:

在这里插入图片描述

这说明我们需要配置py4j,SPARK_HOME
SPARK_HOME:

在这里插入图片描述

PYTHONPATH设置:

在这里插入图片描述

HADOOP_HOME设置:

在这里插入图片描述

path中设置:

在这里插入图片描述

4.运行

在这里插入图片描述

# 添加此代码,进行spark初始化
import findspark

findspark.init()


from datetime import datetime, date

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

rdd = spark.sparkContext.parallelize([
    (1, 2., 'string1', date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
    (2, 3., 'string2', date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
    (3, 4., 'string3', date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.show()

运行结果同上

到此这篇关于Python安装spark的文章就介绍到这了,更多相关Python安装spark内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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