Window环境下pyspark环境的配置

本文档详细介绍了在Window操作系统中如何配置pyspark环境,包括安装Java JDK 1.8并设置环境变量,安装和配置Hadoop,以及利用Anaconda搭建pyspark环境,包括安装findspark和pyspark,最后讲解了环境变量的配置和测试步骤。

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Window 环境下pyspark环境配置

  1. java jdk1.8 的安装,并配置环境变量
  2. hadoop 相关的安装包,并配置环境变量,这里可以参考https://blog.youkuaiyun.com/yuanfate/article/details/120706537中Hadoop的配置
  3. 我是基于anconda来配置pyspark的:
  4. conda env list 查看当前python的环境在这里插入图片描述
  5. 安装findspark pip install pyspark findspark
  6. 安装pyspark pip install pyspark
  7. 配置环境变量在这里插入图片描述![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/5155c5fcb233499883cd457fc7996b95.png

path中配置
8. 测试

### Windows 下 Spark 安装与使用教程 #### 1. 环境准备 在安装 Spark 前,需确保已正确安装并配置以下依赖项: - **JDK**: Java 是运行 Spark 的必要条件。推荐安装 JDK 8 或更高版本[^1]。 ```bash java -version ``` 如果命令返回有效的 Java 版本,则说明 JDK 已经安装。 - **Scala**: Spark 使用 Scala 编写,因此需要安装对应的 Scala 版本。对于 Spark 3.x,建议安装 Scala 2.12;如果使用的是 Spark 3.2+,则应选择 Scala 2.13[^3]。 - **Hadoop 和 winutils.exe**: 虽然本地模式不需要完整的 Hadoop 集群支持,但在某些情况下仍可能需要用到 `winutils.exe` 文件来模拟分布式文件系统的功能[^4]。可以从官方资源获取适合的版本,并将其路径设置到环境变量中。 #### 2. Spark 安装过程 按照以下流程逐步完成 Spark 的安装工作: - 访问 Apache Spark 官方网站下载最新稳定版压缩包[^2]。注意挑选预编译好的二进制分发档(Pre-built for Apache Hadoop...),这样可以省去自行构建的时间成本。 - 解压所获得的 tar.gz 或 zip 文件至目标目录比如 C:\spark\ 。接着编辑系统 PATH 变量加入 bin 子目录位置以便于后续调用 spark-shell 等工具。 #### 3. 测试验证 为了确认整个部署无误可执行如下简单指令来进行初步检测: ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]") sc = SparkContext.getOrCreate(conf) rdd = sc.parallelize([1, 2, 3]) print(rdd.collect()) ``` 上述脚本创建了一个基本的应用程序实例并通过 Python API 提交作业给集群处理最后打印结果集出来证明一切正常运作良好。 ---
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