通过conda实现在pyspark中使用任意python环境

最新推荐文章于 2024-10-31 14:53:27 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-31 14:53:27 发布 · 423 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#spark

博客围绕如何在PySpark中管理Python依赖展开，聚焦信息技术领域中大数据开发与Python应用结合的问题，为相关开发者提供依赖管理的思路和方法。

How to Manage Python Dependencies in PySpark

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

0洞妖1

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

PySpark基于Conda自定义Python运行环境

Haiwi-Song

03-13

3099

文章目录背景conda创建环境并zip打包上传zip包到hdfsspark-submit提交参数设置参考背景在使用PySpark进行开发时，面临的痛点问题之一是Driver或Executor上运行Python的包依赖的问题，解决办法之一是可以通过Conda创建环境解决Python包依赖的问题，具体为在本地机器打包Conda创建的运行环境为zip包，然后zip包上传hdfs，然后在spark-submit提交命令中添加archives和spark.pyspark.python参数的方式解决。 conda创

conda打包pyspark运行环境在yarn上运行

java技术分享

12-14

683

conda打包pyspark运行环境在yarn上运行

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pyspark 集成指定python版本

sinat_23257429的博客

12-22

2136

pyspark 指定python版本

python之pyspark环境的引入

shufangreal的博客

07-09

1293

python之pyspark环境的引入(Mac OS) 1 前提条件一台Mac OS,安装Pycharm开发软件 2 安装本地python环境安装本地python环境可以通过2种方式进行安装。 python包进行安装 anaconda环境进行安装 https://www.anaconda.com/products/individual 下载之后进行安装，勾选添加环境变量 vim ~/.bash_profile # >>> conda initialize >&g

mac conda3安装pyspark以及注意问题

java技术分享

11-27

1161

mac conda3安装pyspark以及注意问题

在进行步骤安装PySpark PySpark是Spark的Python API。你可以通过pip来安装PySpark。打开命令提示符或Anaconda Prompt，然后运行： pip install pyspark时，pip指令应该在cmd中什么目录下执行

03-08

PySpark通过pip安装，而pip是Python的包管理器，所以只要Python环境正确配置，pip在任何目录下都可以使用。但用户可能没有将Python添加到系统路径，或者使用了多个Python版本，导致在不同的目录下执行pip可能会有...

PySpark DataFrame使用详解

haveanybody的博客

05-11

2941

作为一款非常成熟的大数据工具，Spark已在业界获得了非常广泛的应用。而Python+Spark的结合产物PySpark更是集合了Python的易用和Spark的分布式计算能力，产生了1+1 > 2的效果。本系列文章将从《PySpark DataFrame》、《Pandas API on Spark》、《Spark on K8S》、《PySpark RDD》几个方面分别介绍PySpark的功能。

python pyspark 包

03-15

完成上述任意一种安装后，可以在 Python 环境中测试 PySpark 是否正常工作： ```python from pyspark import SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() print(sc.version) ``` 如果没有报错，则说明 PySpark ...

pandas 0.23.3_在PySpark 3.0中使用PyArrow支持的新Pandas UDF进行分布式处理

weixin_26737625的博客

09-08

1864

pandas 0.23.3Data processing time is so valuable as each minute-spent costs back to users in financial terms. This article is mainly for data scientists and data engineers looking to use the newest en...

pyspark 中使用集群未安装的python三方库：加载虚拟python环境

tinstone的博客

10-20

3296

pyspark 中使用集群未安装的python三方库：加载虚拟python环境在使用pyspark运行python代码的过程中，通常遇到集群环境中没有相应的python三方库，即：ImportError: No module named ** ，对于该种情况，通常有两种解决方案： 1. 集群中的python环境安装相应的三方库！走流程、找运维，贼麻烦 2. 集群未配置python环境，加载虚拟python环境！（重点讲解该方式，用起来贼方便）未加载库的通常处理方式使用pyspark过程中

启动conda环境_数据分析师必备软件anaconda介绍与安装集成PySpark环境

weixin_36250977的博客

01-12

355

Spark 的编程语言:Spark 在诞生之初就提供了多种编程语言接口：Scala、Java、Python 和 SQL，在后面的版本中又加入了 R 语言编程接口。对于 Spark 来说，虽然其内核是由 Scala 编写而成，但编程语言从来就不是它的重点，从 Spark 提供这么多的编程接口来说，Spark 鼓励不同背景的人去使用它完成自己的数据探索工作。尽管如此，不同编程语言在开发效率、...

win10环境下通过anaconda安装pyspark

Lcy__6的博客

02-08

2777

通过命令安装pyspark，速度非常快。

使用anaconda3安装pyspark

硅谷工具人

03-19

2101

1. 下载安装：下载地址：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate (最新版本：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anacon...

window pyspark + conda下配置

weixin_40970506的博客

05-27

698

window10 + pyspark + conda下的envs下的虚拟环境配置 1、java配置版本：jdk-8u291-windows-x64.exe 安装：双击exe，安装java 在系统变量中设置java相关变量 CLASS_PATH：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_291\lib JAVA_HOME：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_291 #这样做是因为环境变量太长，无法添加路径 JAVA_PATH：C:\Program Files\

Conda安装py3spark环境操作

硅谷工具人

01-05

843

查看虚拟环境 conda env list 创建虚拟环境 conda create -n py3spark python=3.6 删除虚拟环境以及虚拟环境中所有包 conda remove -n py3spark --all 在虚拟环境中安装包 conda install -n py3spark pyarrow=0.9.0 conda install -n py3spark numpy=1.16...

Anaconda虚拟环境下安装pyspark

apachezero的博客

04-23

5837

python=3.6.8 1.conda install pyspark 2.安装spark低版本(spark-2.4.8-bin-hadoop2.7) 3.配置spark环境（SPARK_HOME/bin） 4.安装java8(环境配置JAVA_HOME/bin) 5.官网安装hadoop（hadoop-3.2.3） 6.github下载对应hadoop版本的winutils.exe黏贴到hadoop的bin目录（3.2.1） 7.打开anaconda虚拟环境，直接输入pyspark命令检查

本地Pycharm用远程服务上的Pyspark环境写Pyspark程序的环境搭建“采坑“记

Miracle8070

12-28

2610

1. 写在前面今天花费了也算一天的时间在采坑，特意借这个时间记录一下整个采坑的过程。这次要做的事情是这样，分别在服务器上和本地的pycharm上运行pyspark程序，程序很简单，就是wordcount，代码如下： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext('local[2]', 'wordcount') rdd = sc.textFile('file:///home/hduser/bigdata/1.txt').flatMap(la

Spark类库----PySpark（本地开发环境配置&&远程SSH解释器配置）

m0_48639280的博客

01-04

2515

Python语言开发Spark程序步骤？主要是获取SparkContext对象,基于SparkContext对象作为执行环境入口如何提交Spark应用？将程序代码上传到服务器上, 通过spark-submit客户端工具进行提交。

PySpark任务提交

别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。

10-31

1094

一般情况下，spark任务是用scala开发的，但是对于一些偏业务人员，或者是基于上手的来说python的API确实降低了开发前置条件的难度，首当其冲的就是能跳过Java和Scala需要的知识储备，但是在提交任务到集群的时候就很麻烦了，不只是spark自身pyspark提交时不同参数导致的大小写等问题，最麻烦的是spark和python版本上的兼容与否，2.x的spark一般用3.7以下的，3.x需要3.8以上的python，还有各种小毛病都是细节上的问题。当你安装完所有的需要库之后，把环境打包。

如何在miniconda中下载pyspark

最新发布

04-01

### 如何在 Miniconda 中安装 PySpark 要在 Miniconda 中成功安装并配置 PySpark，可以通过以下几个方面来实现完整的设置过程。 #### 1. 安装 Miniconda 并初始化首先需要确认 Miniconda 已经正确安装。如果尚未安装，可以根据官方文档下载适合操作系统的版本，并通过 `-b` 和 `-p` 参数进行静默安装以及自定义路径[^3]。例如，在 Linux 上执行以下命令可完成批处理模式下的安装： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda ``` 接着将 Miniconda 的 `bin` 路径添加至系统环境变量中，以便能够全局调用 `conda` 命令。这一步通常修改用户的 `.bashrc` 文件即可完成: ```bash echo 'export PATH=/opt/miniconda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` --- #### 2. 创建虚拟环境为了隔离不同项目的依赖关系，建议先创建一个新的 Conda 虚拟环境再进行 PySpark 的安装。以下是具体的操作方式： - 使用 `conda create` 命令新建一个名为 `pyspark_env` 的 Python 环境（Python 版本可根据需求调整），并通过 `conda activate` 激活该环境[^1][^2]。 ```bash conda create -n pyspark_env python=3.8 conda activate pyspark_env ``` --- #### 3. 配置必要的依赖库 PySpark 运行时可能需要用到一些额外的支持库，因此需提前安装这些依赖项以确保兼容性和性能优化。常见的依赖包括但不限于 `pyarrow`, `numpy` 及 Intel MKL 数学核心库等[^2]: - **安装支持库** ```bash conda install pyarrow=0.9.0 numpy=1.16.6 mkl=2021.4.0 ``` 上述命令会自动解析并解决所有相关联的子依赖问题，从而简化手动管理的过程。 --- #### 4. 安装 PySpark 目前存在两种主流途径用于获取最新版或者特定版本号的 PySpark 包文件——直接利用 pip 或者 conda 渠道分别实施如下操作之一: ##### 方法 A (推荐): 利用 Anaconda Repository 提供的内容源快速部署 ```bash conda install -c conda-forge pyspark ``` 此法的优势在于它能更好地与其他科学计算框架集成在一起工作，同时减少潜在冲突风险。 ##### 方法 B: 如果偏好原生 PIP 方式，则也可以这样尝试: ```bash pip install pyspark==3.x.y # 替换为所需的具体版本号 ``` 注意：当采用第二种方案时，请务必验证当前所处环境下已具备满足 Spark 执行所需的全部前置条件。 --- #### 5. 测试安装成果最后一步就是检验整个流程是否顺利完成。打开 Python 解释器后输入下面这段简单的测试脚本来观察是否有错误提示发生： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Test") \ .getOrCreate() print(spark.version) spark.stop() ``` 如果没有异常抛出并且打印出了对应的 Apache Spark 版本信息，则说明一切正常！ --- ### 总结综上所述，借助 Miniconda 来搭建包含 PySpark 支持的数据分析平台是一项既高效又灵活的选择。从基础工具链准备到最后的功能验证环节均已被覆盖完毕^.