在Linux上安装Python3

最新推荐文章于 2024-11-14 16:48:32 发布
最新推荐文章于 2024-11-14 16:48:32 发布
阅读量132 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ITwang1/article/details/120626179
本文详细介绍了在Linux上安装Python3的步骤，包括安装依赖环境、下载Python3源码、编译安装、建立软链接以及将Python3路径添加到PATH环境变量中，确保Python3和pip3的正常使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

1.安装依赖环境

2.下载Python3

3.安装Python3

4.进入解压后的目录，编译安装

5.建立Python3和pip3的软链

6.并将/usr/local/python3/bin加入PATH

7.检查Python3及pip3​

1.安装依赖环境

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel

2.下载Python3

1.进入opt文件目录下，cd opt/

2.下载python3   （可以到官方先看最新版本多少）

输入命令 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/Python-3.7.4.tgz

如果出现 找不到wget命令，输入yum -y install wget，安装其依赖将会被安装

 3.安装Python3

安装在/usr/local/python3（具体安装位置看个人喜好）

（1）创建目录：  mkdir -p /usr/local/python3

（2）解压下载好的Python-3.x.x.tgz包

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
王尼码
关注
spark学习-Spark的groupByKey
九师兄
08-24 1294
1.看代码package groupByKey;import java.util.Arrays; import java.util.List;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSpark
【笔记】java api spark 聚合函数aggregateByKey的参数说明及其用法
qq735679552的博客
03-19 1012
来做个分组统计关于aggregateByKey的用法和复杂参数记录 源码函数 <Integer> JavaPairRDD<String, Integer> org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD.aggregateByKey(Integer zeroValue, Function2<Integer, Integer, Inte...
java spark map函数,spark map & flatmap function
weixin_29378273的博客
03-13 711
本篇我们介绍一些spark流式计算的基础概念，并实现一个例子加以说明。spark streamingspark streaming 是以spark为核心的流式处理框架，内部通过批处理的方式对数据加以加工。工作方式： 生态： Dstream:a DStream is represented as a sequence ofRDDs. map和flatmap任何数据在spark中都表示为RDD。ma...
Spark Java Map算子
梦想小镇
07-25 653
Map算子
java spark groupby_Spark使用小结：Java版的GroupByKey示例
weixin_33998152的博客
02-13 1014
Spark Java版的GroupByKey示例感觉reduceByKey只能完成一些满足交换率，结合律的运算，如果想把某些数据聚合到一些做一些操作，得换groupbykey比如下面：我想把相同key对应的value收集到一起，完成一些运算(例如拼接字符串，或者去重)public class SparkSample {private static final Pattern SPACE = Pat...
java spark groupby_spark-groupByKey
weixin_35960357的博客
02-13 234
一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey、reduceByKey、join等。 其实算子内部都会隐式地创建几个RDD出来。那些隐式创建的RDD，主要是作为这个操作的一些中间数据的表达，以及作为stage划分的边界。 因为有些隐式生成的RDD，可能是ShuffledRDD，dependency就是ShuffleDependency，DAGScheduler的源码，就会将...
Java Spark算子：groupByKey
weixin_44576373的博客
02-19 421
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import java.util.List...
Spark RDD的groupBy算子和groupBykey算子的对比
z1941563559的博客
11-14 1465
groupBy可以基于任意的分组逻辑进行分组，适用于更广泛的场景。返回的是，可以应用于任何RDD。性能上较为灵活，适合不同类型的数据。groupByKey只能用于PairRDD（键值对RDD），且只能基于键来分组。在处理大规模数据时，如果每个键的值非常多，可能会导致性能瓶颈。推荐用于键值对已经按键进行分组的情况，不需要额外的分组逻辑。在Spark中，groupBy和groupByKey都是用于分组数据的算子，但它们的行为和适用场景有所不同，特别是在性能上。
spark groupByKey flatMapGroups初试
weixin_30243533的博客
02-26 1727
业务需要： 根据历史库存 预测未来某时间内库存 算法需求： 1. 统计历史3年内的库存量 2. 将库存划分为 平稳流量 和 波动（异常）流量 实际情况： 1. 每天数据量过亿 2. 每天细分维度小于10万 3. 数据中存在 时间断点 4. 尝试按月批次直接处理，过程较慢 回归正题，数据需要 按 各细分维度 计算异常，平稳，填充时间断点， 第一感觉，...
spark java 写入文本_Apache Spark之文件读写
weixin_32953571的博客
02-27 929
除了对本地文件系统进行读写以外，Spark还支持很多常见的文件格式(文本文件、JSON)和文件系统(HDFS)和数据库(MySQL、Hive、Hbase)。1.文件系统的数据读写1.1本地文件系统的数据读写在本机上的/usr/local/spark/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources 目录下新建一个TXT文件。文件内容如下：i...
java spark map函数_spark java函数传递
weixin_42626599的博客
02-26 292
importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;importorg.apache.spar...
【Spark Java API】Transformation(10)—combineByKey、groupByKey
小飞侠的专栏
08-20 1826
spark java api...
Java实现Spark groupByKey等算子
向阳争渡
11-30 2227
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.ap...
spark的java的map函数_spark map函数的java-HTTP调用确保HttpClient的单个实例
weixin_33464488的博客
03-02 345
我有一个 DataSet ，我必须为 DataSet 的每一行调用一个API。我正在使用一个Map函数。我可以通过为每个调用创建新的HttpClient来执行API调用。HttpClient client=new DefaultHttpClient()；客户端已初始化并在 map函数内使用，但是，当我尝试使用Http客户端的单个实例时，我的API调用将失败。java.lang.IllegalSta...
Spark groupByKey、sortByKey、reduceByKey Java实现
hanlanshenlan的专栏
02-02 492
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apac
java reducebykey_Spark的groupByKey、reduceByKey、sortByKey算子案例
weixin_30197101的博客
02-16 485
groupByKey、reduceByKey、sortByKey算子也是Spark中经常使用到的transformation算子。groupByKey把相同的key的数据分组到一个集合序列当中：[("spark",1), ("hive",1), ("spark",1), ("hadoop",1), ("hive",1)] --> [("spark",(1,1)),("hive",(1,1))...
Spark使用小结：Java版的GroupByKey示例
fanzitao的专栏
04-22 7479
Spark Java版的GroupByKey示例 感觉reduceByKey只能完成一些满足交换率，结合律的运算，如果想把某些数据聚合到一些做一些操作，得换groupbykey 比如下面：我想把相同key对应的value收集到一起，完成一些运算（例如拼接字符串，或者去重） public class SparkSample { private static final Pattern
spark的java的map函数_java – 我可以在Spark中动态控制map函数的并发性吗？
weixin_28713947的博客
03-02 492
我正在应用一个map函数,它对我的​​数据执行一些ETL.这个函数通常非常快,并且由于数据分布良好,因此创建了足够多的任务,因此我获得了良好且统一的利用率.问题是,在某些数据组合上,map函数将成为I / O绑定.发生的情况通常是触发数据将出现在单个块上(它们按顺序到达),因此由单个节点/任务拾取.然后发生的是100GB的处理需要5-6秒,并且单个块处理(MapR中的256mb)需要20分钟,因为...
【菜鸟系列】spark常用算子总结（java）--groupByKey，reduceByKey
杜海的博客
06-25 1092
https://blog.csdn.net/Java_Soldier/article/details/80582336reduceByKey样例 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("jiangtao_demo").setMaster("local"); JavaSparkContext jsc = new JavaSpark...
javardd spark function
最新发布
07-02
Apache Spark 提供了丰富的 RDD（Resilient Distributed Dataset）函数，用于在分布式环境中执行转换和动作操作。以下是一些常见的 Java 中与 Spark 相关的 RDD 函数及其用法和示例： ### 1. `map()` `map()` 是一种转换操作，它将一个函数应用于 RDD 的每个元素，并返回一个新的 RDD。 ```java JavaRDD<Integer> numbers = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4)); JavaRDD<Integer> squared = numbers.map(x -> x * x); System.out.println(squared.collect()); ``` ### 2. `filter()` `filter()` 是一种转换操作，它根据给定的条件过滤出满足条件的元素。 ```java JavaRDD<Integer> evenNumbers = numbers.filter(x -> x % 2 == 0); System.out.println(evenNumbers.collect()); ``` ### 3. `reduce()` `reduce()` 是一种动作操作，它通过指定的归约函数将 RDD 中的所有元素合并为一个结果。 ```java int sum = numbers.reduce((x, y) -> x + y); System.out.println(sum); ``` ### 4. `flatMap()` `flatMap()` 是一种转换操作，它将每个输入元素映射为多个输出元素。 ```java JavaRDD<String> words = sc.parallelize(Arrays.asList("hello world", "spark rdd")); JavaRDD<String> wordList = words.flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator()); System.out.println(wordList.collect()); ``` ### 5. `union()` `union()` 是一种转换操作，它将两个 RDD 合并为一个新的 RDD。 ```java JavaRDD<Integer> otherNumbers = sc.parallelize(Arrays.asList(5, 6, 7, 8)); JavaRDD<Integer> combined = numbers.union(otherNumbers); System.out.println(combined.collect()); ``` ### 6. `distinct()` `distinct()` 是一种转换操作，它用于去除 RDD 中的重复元素。 ```java JavaRDD<Integer> duplicates = sc.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 3, 3)); JavaRDD<Integer> unique = duplicates.distinct(); System.out.println(unique.collect()); ``` ### 7. `join()` `join()` 是一种转换操作，适用于键值对 RDD，它将两个 RDD 按照相同的键进行连接。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> rdd1 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1), new Tuple2<>("b", 2))); JavaPairRDD<String, Integer> rdd2 = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 3), new Tuple2<>("b", 4))); JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, Integer>> joined = rdd1.join(rdd2); System.out.println(joined.collect()); ``` ### 8. `groupByKey()` `groupByKey()` 是一种转换操作，适用于键值对 RDD，它将相同键的所有值分组。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> pairs = sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>("a", 1), new Tuple2<>("a", 2), new Tuple2<>("b", 3))); JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> grouped = pairs.groupByKey(); System.out.println(grouped.collect()); ``` ### 9. `reduceByKey()` `reduceByKey()` 是一种转换操作，适用于键值对 RDD，它按照键对值进行归约。 ```java JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey((x, y) -> x + y); System.out.println(wordCounts.collect()); ``` ### 10. `foreach()` `foreach()` 是一种动作操作，它对 RDD 中的每个元素执行一个副作用操作。 ```java numbers.foreach(System.out::println); ``` ### 注意事项： - 在使用 `foreach()` 或其他需要修改外部变量的操作时，需要注意 Spark 的闭包行为。例如，在引用[2]中提到，如果在 `foreach()` 中修改一个局部变量，其值可能不会按预期更新，因为该操作是在集群的不同节点上执行的[^2]。 ### 示例项目结构： 参考引用[3]中的代码片段，可以构建一个简单的流处理程序来演示如何结合 RDD 和 Spark Streaming 进行数据处理[^3]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值