在本地跑通spark环境

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本地配置环境变量

配置环境变量（系统环境变量）

1. 新增 SPARK_HOME
   变量名：SPARK_HOME
   变量值：F:\class\spark\Spark_env\spark-3.4.4-bin-hadoop3
   配置 PATH，新增如下：

%SPARK_HOME%\bin

创建虚拟环境

conda create -n spark python=3.10
激活虚拟环境
conda activate spark
然后在spark环境下安装 pyspark
然后运行下面的python代码就跑通了

import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 设置 PYSPARK_PYTHON 和 PYSPARK_DRIVER_PYTHON 为当前环境的 Python 路径
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r'E:\download_ware\conda\envs\spark\python.exe'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = r'E:\download_ware\conda\envs\spark\python.exe'

# 创建 Spark 会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Simple App") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4") \
    .config("spark.default.parallelism", "4") \
    .getOrCreate()

# 设置日志级别
spark.sparkContext.setLogLevel("DEBUG")

# 打印日志信息，确认 Spark 会话已经成功创建
print("Spark session created successfully!")

# 创建一个简单的 DataFrame
data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Cathy", 3)]
columns = ["Name", "Value"]

df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 显示 DataFrame 内容
print("Displaying DataFrame:")
df.show()

# 关闭 Spark 会话
spark.stop()

显示如下就是成功了