python编写spark的配置

最新推荐文章于 2022-09-16 10:07:40 发布

qq_38534715

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分类专栏： windows软件安装使用文章标签： python开发spark配置

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38534715/article/details/78524282

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5 篇文章

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前提：安装好python

下载好spark压缩包：

eclipse中配置好python

将spark中spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\python\pyspark文件复制到Python的lib文件下，在python安装目录下有个文件夹Scripts

在Scripts下(shift+右键)选择打开命令窗口输入：pip.exe install py4j

安装完成后测试python和spark的连接:

在任意处打开命令窗口输入：pyspark

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qq_38534715

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Linux下配置Spark框架（Python）

xiaohutong1991的专栏

01-05

595

0 背景今天在弄毕业论文，是关于XGBoost的，打开虚拟机后，提示说虚拟机内存不出，然后打开VMware后查看，的确是不足了，只剩下160M左右。那就扩充内存呗，结果自己没搞过这个，安装步骤来，失败了，reboot后不能正常启动了，搞了一上午还是不能正常启动,只好启动备用系统。当时的心哇凉哇凉的，感觉人生一片灰暗，因为光配环境就要耗费好多时间，但是代码数据也在里面啊，进不了系统，意味着之前的努力全白费了。不过，幸亏平时有备份的习惯，代码数据都在网盘了，可以下载出来，就是这个配置环境，又要花费好多好多时

使用Python开发spark

qq_47844519的博客

07-06

5529

spark

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方便调试spark参数的python脚本

在路上

12-13

348

# encoding:utf-8 __author__ = 'jwang' import os cmd_list = [] spark_submit = '/usr/local/datacenter/spark/bin/spark-submit' cmd_list.append(spark_submit) cmd_list.append('--class') ...

spark中的参数设置

Samaritan_H的博客

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7410

之前一直在使用spark，对于spark的参数设置了解过部分。最近当被同事问起时，感觉自己又有点模糊。好记性不如烂笔头。 spark-submit的参数设置 spark的运行模式有多种，这边就yarn提交的任务进行说明：正常用到的参数如下： /bin/spark-submit –master yarn-cluster –num-executors 100 ...

大数据——spark安装部署和python环境配置

樱缘之梦

02-07

965

需要配置多台服务器，实验环境：master和data两台服务器，已安装好hadoop，可参考前文！！！ 1.spark安装 master安装（1）下载scala和spark （2）解压并配置环境变量 export SCALA_HOME=/usr/local/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin export SPARK_HOME=/home/spark-2.4.5-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME

Linux:Spark(Python版)安装和环境变量配置

ZMC2822846684的博客

09-16

4106

Spark 环境搭建：java8以上版本+Python3.x.x版本+hadoop3.x.x版本+Spark3.x.x环境搭建

spark-with-python-course-master.zip_Python+Spark_Spark!_python s

09-20

3. **PySpark编程**：学习使用Python编写Spark作业，包括数据读取（如HDFS、Cassandra、Hive等数据源）、数据转换（map、filter、reduce等操作）和数据写入。理解DataFrame的创建、查询和操作，以及DataFrame和RDD...

Python语言开发Spark程序

feizuiku0116的博客

02-06

3891

一、安装Anaconda 一、安装Anaconda 点击查看安装Anaconda软件教程二、配置Anaconda环境变量点击查看配置教程二、Windows的PySpark环境配置一、查看所有conda虚拟环境 conda env list 二、创建虚拟环境 conda create -n pyspark_env python=3.8 三、切换到虚拟环境 activate pyspark_env 四、安装PySpark C:\Users\Administrator>pip instal

Python编写基于Django+Spark技术的气温预测系统.zip

12-10

Python编写基于Django+Spark技术的气温预测系统.zip 【项目说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发，代码完整，资料齐全，含设计文档等 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3...

Linux下搭建Spark 的 Python 编程环境的方法

09-15

在Linux系统中搭建Spark的Python编程环境，首先要确保系统中已经安装了Java 8或更高版本，因为Spark运行依赖Java环境。接下来，你需要从Spark的官方网站下载最新版本的Spark（例如2.4.2），并将下载的tar.gz文件解压...

『pyspark』〇：spark的安装、配置和使用

简之的通向技术之路

06-26

4295

PySpark安装、配置和使用

JAVA_OPTS设置

星空的专栏

05-22

1998

JAVA_OPTS ，顾名思义，是用来设置JVM相关运行参数的变量。 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k" -server:一定要作为第一个参数，在多个CPU时性能佳 -Xms：初始Heap大小，使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些 -Xmx：Java heap最大值，使用的最大内存上面两个值是分配

Python3：Python+spark编程实战总结

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SmallSunL的博客

04-19

1363

一、同Python整体交互逻辑如下图所示， 1、Java执行器节点获取数据后，保存至HDFS系统中，并通过kafka发送消息到python端，告知其HDFS地址及相关参数信息。 2、Python端在获取消息后，执行算法，将算法结果保存至新的HDFS地址下，并返回成功标识、报错信息与相关参数信息。二、Java端源码解析 ...

关于Python中以字母r/R，或字母u/U 开头的字符串

zhangxinrun的专栏

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pyspark Sparkconf()参数配置

花木兰

02-25

1万+

from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import SparkSession def create_sc(): sc_conf = SparkConf() sc_conf.setMaster('spark://master:7077') sc_conf.setAppName('my-ap...

Spark配置参数

Camu7s的专栏

01-26

3810

以下是整理的Spark中的一些配置参数，官方文档请参考Spark Configuration。 Spark提供三个位置用来配置系统： Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置环境变量：可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置。例如IP地址、端口等信息日志

Spark键值对操作（python实验版）

蜗牛up

03-05

1995

说明：此处介绍的是pair RDD特有的操作，前面介绍的基础RDD操作，也适用pair RDD。一、创建pair RDD1、将普通RDD转换成pair RDD时，使用map()实现。pairs = lines.map(lambda x: (x.split(" ")[0], x)) #在Python中使用第一个单词作为键创建出一个pair RDD，如图：二、Pair RDD的转化操作（以键值对集合...

Spark学习实例(Python)：单词统计 Word Count

厚积薄发

07-16

5124

我们从学习一门新语言如C、Java、Python等基本都是从"Hello World"开始的，而这里的WordCount类似于"Hello World"，该实例的功能是统计各个单词出现的次数，比如随意给你一份政府报告找出政府工作重点内容，那么就可以通过单词统计来完成，排除掉那些语气词(啊、的、是等等)出现词的频率越高代表着政府越重视。本文是基于Pyhon的Spark Local来进行，因此需要...

python spark配置

最新发布

01-06

### 如何配置 Python Spark 环境为了成功配置Python Spark环境并设置PySpark参数，需遵循一系列特定步骤以确保各组件能够协同工作。 #### 设置环境变量在启动任何PySpark应用程序之前，必须正确设定几个重要的环境变量。这些变量告知操作系统以及PySpark本身有关依赖项的位置和其他必要的配置选项： - **`SPARK_HOME`**: 定义了Spark安装目录的具体位置。这有助于命令行工具找到所需的二进制文件和脚本[^4]。 ```bash export SPARK_HOME=/export/server/spark ``` - **`PYSPARK_PYTHON`**: 指定了当运行PySpark作业时应使用的Python解释器路径。这对于确保使用正确的版本至关重要。 ```bash export PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8 ``` - **`JAVA_HOME`**: 提供Java虚拟机(JVM)的根目录地址。由于Spark基于Scala构建而后者又编译成JVM字节码，因此这是必需的。通常情况下，在安装Hadoop的同时也会完成此配置。 - **`HADOOP_CONF_DIR` 和 `HADOOP_HOME`**: 这两个变量分别指向Hadoop配置文件夹及其安装路径。它们对于集成HDFS存储系统非常重要，尤其是在分布式环境中部署应用时。 ```bash export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop ``` #### 初始化 PySpark Shell 或者编写独立的应用程序一旦上述环境变量被适当地设置了之后，就可以通过调用`pyspark`命令进入交互式的shell界面来进行实验性的编码；也可以创建一个`.py`文件作为入口点来开发更复杂的数据处理逻辑[^1]。例如，要初始化一个简单的本地模式下的Spark上下文对象（即`sc`），可以按照如下方式进行操作: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = ( SparkConf() .setMaster("local[*]") # 使用所有可用的核心数量 .setAppName("MyFirstApp") # 应用名称 ) sc = SparkContext(conf=conf) ``` 这段代码片段展示了如何利用`SparkConf()`类来自定义一些基本属性，并最终实例化了一个名为`sc`的对象代表当前会话内的计算资源管理器。 #### 调整 PySpark 的行为除了基础配置外，还可以进一步调整PySpark的行为以适应不同的应用场景需求。比如改变日志级别、启用广播变量优化或是控制缓存策略等高级特性都可以通过对`spark.conf.set(key,value)`接口编程实现动态修改默认值。另外值得注意的是，在生产环境下建议采用`spark-submit`工具提交任务给集群调度器而不是直接执行Python脚本。它允许用户灵活指定更多关于资源配置的信息如内存大小限制(`--executor-memory`)、CPU核心数目分配(`--num-executors`)等等[^3]。最后提醒一点，虽然这里只讨论了Linux/MacOS平台上的做法，但对于Windows系统的开发者来说同样适用——只需相应更改环境变量声明语法即可。