pyspark使用指定版本的python

博客主要探讨系统同时安装Python2和Python3时,让Spark使用指定Python的方法。只需设定环境变量PYSPARK_PYTHON并将其指向对应Python即可,如在Windows中添加该环境变量,值指向d:\\python3。

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系统中同时装了python2 和python3,如何让spark使用指定的python?
只要在系统中设定一个环境变量PYSPARK_PYTHON 把该环境变量指向对应的python即可。
比如我在windows中添加一个系统环境变量PYSPARK_PYTHON 然后把值指向d:\python3

<think>好的,用户需要寻找适合Python 3.8的PySpark版本。首先,我得回忆一下PySparkPython版本之间的兼容性。记得PySpark通常支持多个Python版本,但具体到3.8可能需要查证。 首先,PySpark版本更新情况。目前最新的稳定版是3.x系列,比如3.3.0或更高。根据Apache Spark的官方文档,PySpark 3.0及以上版本应该支持Python 3.6+,所以Python 3.8应该没问题。不过用户可能需要确认具体的小版本是否有问题。 接下来,用户可能需要考虑PySpark与其他依赖库的兼容性,比如pandas或者NumPy的版本。但用户的问题主要集中在Python 3.8上,所以重点在PySpark本身的支持。 另外,用户提供的引用中提到有非官方的wheel文件支持Python 3.8,但官方源是否支持呢?需要查证官方PySpark的发布说明。例如,Spark 3.0.0开始支持Python 3.8,所以对应的PySpark版本应该是3.0.0及以上。 还要注意,用户可能已经安装了某个版本的Spark,或者需要从源码编译。不过通常推荐使用预编译的PySpark版本,通过pip安装。比如,使用pip install pyspark==3.3.1应该可以兼容Python 3.8。 另外,引用[2]提到有一个非官方的wheel可用,但用户如果希望官方支持,最好选择官方发布的版本。因此,建议用户安装PySpark 3.0.0或更高版本,并确认Python环境正确配置。 最后,可能需要提醒用户检查Java版本是否兼容,因为Spark依赖Java。不过用户的问题中没有提到Java,可能不需要深入讨论这点,但如果有后续问题,可以补充。</think>### Python 3.8兼容PySpark版本推荐 PySpark版本Python兼容性主要取决于Apache Spark的发行说明。根据官方文档社区实践: 1. **PySpark 3.0.0及以上版本**:从Spark 3.0开始,官方支持Python 3.6及以上版本,包括Python 3.8[^2]。例如,PySpark 3.3.1可直接通过`pip`安装并与Python 3.8配合使用。 2. **PySpark 2.4.x版本**:若需使用旧版Spark,PySpark 2.4.8也支持Python 3.8,但需确保依赖项(如`py4j`)版本匹配[^3]。 #### 安装方法 ```bash # 安装最新PySpark(推荐) pip install pyspark # 指定版本(如3.3.1) pip install pyspark==3.3.1 ``` #### 验证兼容性 ```python import pyspark print(pyspark.__version__) # 应输出3.3.1等版本号 ``` #### 注意事项 - 若需在嵌入式系统中使用,需确保Python环境配置正确(参考`python3-config --libs --embed`处理动态链接库)[^1]。 - 若使用非官方预编译版本(如某些镜像源),需验证其与Python 3.8的兼容性。
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