用IntelliJ IDEA提交pyspark程序

本文介绍如何在IntelliJ IDEA上配置PySpark开发环境,包括安装Python组件、新建Python工程、配置环境变量及关联PySpark源码等步骤。
Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

最近要用python写spark程序。因为idea如此强大,因此要写一个如何在idea上提交pyspark程序。

安装python组件

不管怎么样,想要在idea编写python需要安装组件。如图:
安装python插件

新建Python工程

插件安装好之后,你就可以新建一个python工程了:
新建python工程

可能很多小朋友找不到这个页面,其实在打开工程的时候,左上角file->close project就可以了。然后Create New Project:
创建

next之后取个名字HelloPython之后finishi就获得了一个Python工程。
之后右键new一个Python工程。

配置环境

这里的pi.py文件是从$SPARK_HOME/examples/src/main/python中复制的,有需要的小伙伴可以从这里找样例程序

首先你的~/.bashrc或者/etc/profile里要设置好如下的内容:

export SPARK_HOME=/home/fish/workspace/spark_compile/spark
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip:$PYTHONPATH

然后在idea中 run->Edit Configurations->Environment->Environment Variables
添加如下设置:
添加环境变量

其中PYTHONPATH填入的是spark目录下的python目录。

关联源码

这样虽然可以运行程序,但是无法进入到源码中实际看看到底是什么原理,因此要关联源码。
首先file->project structure->modules,点击最右侧加号:
添加源码

选择第一个jars or directories.找到你的PYTHONPATH下的lib文件夹,直接添加进来就可以了。

至此,就可以用idea写pyspark的程序并查看源码了,但是发现pyspark的源码都特别简单,而且有很多都省略的,至于它们是怎么转化成scala语言与spark关联的需要日后研究。以上。

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### 配置IntelliJ IDEA以运行Python项目 为了使 IntelliJ IDEA 能够识别并执行 Python 代码,安装 Python 社区版插件是必要的操作之一[^2]。完成此过程之后,在创建新的 Python 工程时,点击 "New Project" 按钮可以进入创建项目的界面。 对于想要在 IntelliJ IDEA 中使用 PySpark 的开发者来说,遇到 `ImportError: No module named pyspark` 错误通常是因为 IDE 尚未正确配置来查找 Spark 文件的位置[^1]。解决这一问题的方法涉及几个方面: #### 设置PySpark环境变量 一种方法是在启动脚本中设置 SPARK_HOME 和 PYTHONPATH 环境变量指向本地安装的 Apache Spark 版本路径。这可以通过修改 `.bashrc`, `.zshrc` 或其他相应的 shell 初始化文件实现。 另一种方式是在 IntelliJ IDEA 内部通过虚拟环境中添加额外的库路径来指定这些位置。具体做法如下所示: ```shell export SPARK_HOME=/path/to/spark export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH ``` #### 安装PySpark包 如果上述方案不适用或者更倾向于直接管理依赖关系,则可以在项目解释器里安装 PySpark 包作为常规 pip 包处理。打开 Settings/Preferences 对话框中的 Project Interpreter 页面,找到加号按钮 (+),从中搜索并安装名为 `pyspark` 的软件包即可。 #### 创建和配置新项目 当一切准备就绪后,按照正常流程新建一个 Python 类型的新工程,并确保选择了合适的 SDK(即之前已经配置好的带有 PySpark 支持的那个)。此时应该能够顺利导入 PySpark 并开始编写相关应用程序了。 ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName="MyApp") print(sc.version) ```
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