1.安装jdk并配置JAVA_HOME以及添加到环境变量中。
2.首先在本地安装spark的运行环境,如果是纯粹使用spark,那么本地可以不配置hadoop_home。

下载好压缩文件之后进行解压,本地新建spark_home文件夹,之后配置环境变量SPARK_HOME,在PATH中添加%SPARK_HOME%\bin。
3.使用pyspark之前首先安装python,这里安装了python,但是为了方便管理包,这里使用anaconda+pycharm的方式跑python代码。新建环境变量PYTHONPATH添加pyspark到环境变量中去。

4.验证连接pyspark运行成功。

python调用pyspark的环境配置
最新推荐文章于 2025-09-19 15:00:30 发布
本文详细介绍如何在本地计算机上安装并配置Java Development Kit (JDK)、Spark及PySpark环境,包括设置JAVA_HOME、SPARK_HOME环境变量,以及通过Anaconda和PyCharm管理Python环境。最后,文章演示了如何验证PySpark的正确安装。
部署运行你感兴趣的模型镜像
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
Python3.8
Conda
Python
Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本
1271

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



