Python下Spark开发环境搭建

下面简单讲解Python下怎么搭建Spark环境

1、将spark目录下的pyspark文件夹(C:\Spark\python\pyspark)复制到python安装目录C:\Python\Python35\Lib\site-packages里。如图所示

spark的pysaprk

将pyspark拷贝至Python的安装的packages目录下。

2、然后使用cd命令,进入目录D:\python27\Scripts,运行pip install py4j安装py4j库。如图所示:

如果需要在python中或者在类似于IDEA IntelliJ或者PyCharm(笔者用的就是PyCharm)等IDE中使用PySpark的话,需要在系统变量中新建一个PYTHONPATH的系统变量,然后设置好下面变量值就可以了

PATHONPATH=%SPARK_HOME%\python;%SPARK_HOME%\python\lib\py4j-0.10.4-src.zip

后面的事情就交给PyCharm了。

至此,Spark在Windows环境下的搭建讲解已结束。

### 如何搭建 Spark 开发环境 要成功搭建 Spark开发环境,可以按照以下方法操作。首先,在本地计算机上安装 Java Scala 是必要的,因为 Spark 使用 Scala 编写,并且需要 JVM 来运行[^2]。其次,下载适合版本的 Spark 并解压到指定目录。可以通过设置 `SPARK_HOME` 环境变量来简化命令调用过程。 对于分布式部署场景,可以选择 Amazon EC2 或其他云服务提供商进行配置[^2]。如果希望在 YARN 上运行 Spark,则需额外调整 Hadoop 配置文件以支持集群管理器的功能[^1]。 以下是基于 Python 的简单测试脚本用于验证安装是否正确完成: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * x).collect() print(result) ``` 此代码片段展示了如何创建一个基本的 Spark Context 实例并执行简单的 Map 操作[^3]。 ### Spark 核心概念详解 #### 1. **ClusterManager** 这是负责分配资源给各个节点的核心组件之一。常见的 ClusterManagers 包括 Standalone、YARN 及 Mesos 等。 #### 2. **Worker Node** 指实际执行任务的工作节点,它们由 Cluster Manager 进行管理调度。 #### 3. **Driver Program** 驱动程序定义应用程序逻辑并通过 Spark 提交作业至集群中运行。它包含了 Application Master 的角色功能[^1]。 #### 4. **Executor Process** 每个 Worker 节点上的 Executor 是独立进程,专门用来加载数据运行 Task。 #### 5. **Job & Stage** 当 Action 方法被触发时会生成 Job,而 Stages 则代表了物理计划阶段划分的结果。通常来说,窄依赖关系形成 Shuffle-Free Pipeline 即 Single Stage;反之则会产生 Multiple Stages[^1]。 #### 6. **RDD (Resilient Distributed Dataset)** 弹性分布数据集是 Spark 基础抽象单位,提供了 Fault-Tolerance 特性 Lazy Evaluation 性能优化策略[^3]。 #### 7. **SparkSession** 作为统一入口点替代旧版 API(如 SQLContext),使得开发者能够更方便地访问 DataFrame/Dataset APIs[^3]。 ---
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