在Linux上安装Python3

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。

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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

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]。 ---
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