pyspark底层浅析

最新推荐文章于 2025-05-27 13:11:10 发布

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#spark #python

本文介绍了pyspark的底层原理，包括pyspark的初始化、SparkContext的创建过程以及如何调用JVM中的Scala类和方法。通过分析源码，揭示了pyspark如何通过反射机制调用Scala实现的复杂算法，并讨论了在不同Spark版本中使用API的注意事项。

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pyspark底层浅析

pyspark简介

pyspark是Spark官方提供的API接口，同时pyspark也是Spark中的一个程序。
在terminal中输入pyspark指令，可以打开python的shell，同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext
这里写图片描述
在编写Spark应用的.py文件时，可以通过import pyspark引入该模块，并通过SparkConf对Spark的启动参数进行设置。不过，如果你仅完成了Spark的安装，直接用python指令运行py文件并不能检索到pyspark模块。你可以通过pip等包管理工具安装该模块，也可以直接使用pyspark(新版本已不支持)或spark-submit直接提交.py文件的作业。

pyspark program

这里指的是spark中的bin/pyspark，github地址。
实际上pyspark只不过解析了命令行中的参数，并进行了python方面的设置，然后调用spark-submit

exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit pyspark-shell-main --name "PySparkShell" "$@"

在较新一些的版本如Spark2.2中，已经不支持用pyspark运行py脚本文件，一切spark作业都应该使用spa

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