<think>我们正在处理一个在Kubernetes上为
PySpark配置自定义
Python环境的问题，特别是用户这次要求
使用zip包的方式。
根据用户之前的提问和我们的回答，我们已经介绍了通过构建自定义Docker镜像的方式来配置
Python环境。但这次用户希望
使用zip包。
在
PySpark中，我们可以通过`spark.submit.pyFiles`选项来
提交Python的zip包，该zip包会被分发到Driver和Executor的当前工作目录，并自动添加到
Python的sys.path中。
然而，在Kubernetes
环境中，我们还需要考虑如何将zip包传递到Driver和Executor的Pod中。
步骤：
1. 准备一个包含自定义
Python环境（例如第三方库）的zip包。注意：这个zip包应该包含一个顶层的目录，然后在这个目录中包含你的库。
例如，我们可以创建一个名为`myenv.zip`的包，其中包含一个目录`myenv`，在`myenv`目录下有你的库文件（比如`mylib.py`）或者第三方库（如果你将第三方库打包进去的话）。
但是注意：打包整个虚拟
环境可能会很大，所以通常只打包你需要的模块。
2. 在
提交PySpark作业时，
使用`--py-files`选项
指定这个zip包。同时，我们需要设置
环境变量`
PYTHONPATH`，使得
Python能够找到这个zip包中的模块。
3. 在Kubernetes
环境中，这个zip包会被上传到Driver和Executor的Pod中。Spark on Kubernetes会自动处理这个分发过程。
4. 但是，我们还需要注意：在Kubernetes中，Driver和Executor的Pod默认没有安装
Python环境，所以我们需要确保基础镜像中已经有所需的
Python版本。
因此，我们仍然需要构建一个包含
Python的自定义Spark镜像。但是，这个镜像不需要包含我们自定义的第三方库，因为第三方库将通过zip包提供。
5. 然而，这种
方法有一个限制：如果我们的第三方库包含C扩展，那么目标节点的
Python环境必须与构建zip包的
环境兼容（包括
Python版本、操作系统等）。所以，通常建议
使用纯
Python的库。
具体步骤：
步骤1：构建自定义
Python环境的zip包
假设我们有一个名为`myenv`的目录，里面包含我们自己的模块和第三方库（通过pip install --target安装到该目录）。
例如：
```
mkdir myenv
pip install --target myenv pandas numpy
```
然后，将整个`myenv`目录打包成zip文件：
```
cd myenv
zip -r ../myenv.zip .
```
步骤2：构建包含相同
Python版本的基础Spark镜像（但不需要安装第三方库）
我们可以
使用一个已经安装了
Python的Spark基础镜像，或者自己构建。例如，
使用官方的Spark镜像，并确保安装了所需的
Python版本（比如3.9）：
```dockerfile
FROM apache/spark:3.5.0
# 安装
Python 3.9（如果基础镜像没有的话）
RUN apt-get update && apt-get install -y
python3.9
python3-pip
```
步骤3：
提交作业
在
提交作业时，
使用`--py-files`
指定zip包，并设置`
PYTHONPATH`
环境变量，将zip包中的路径添加到
Python路径中。
注意：在Kubernetes中，我们还需要设置Driver和Executor的
环境变量。
示例命令：
```bash
spark-submit \
--master k8s://https://<api-server>:6443 \
--deploy-mode cluster \
--name
pyspark-app \
--conf spark.kubernetes.container.image=your-spark-image-with-
python3.9:tag \
--conf spark.executorEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/
python:/opt/spark/
python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip:myenv.zip" \
--conf spark.driverEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/
python:/opt/spark/
python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip:myenv.zip" \
--conf spark.kubernetes.
pyspark.
pythonVersion=3 \
--py-files local:///path/to/myenv.zip \
local:///path/to/your_script.py
```
注意：
- `
PYTHONPATH`中需要包含Spark自带的
Python路径（/opt/spark/
python）和py4j的路径，以及我们添加的`myenv.zip`。
- 在Kubernetes中，`--py-files`
指定的路径可以是本地路径（
使用`local://`前缀表示是
提交节点本地的文件），Spark会将这些文件上传到Kubernetes集群，并挂载到Driver和Executor的Pod中。
- 在Pod中，这些文件会被放在当前工作目录（默认是`/`）下，所以我们在`
PYTHONPATH`中直接写`myenv.zip`即可。
步骤4：在代码中验证
在
PySpark脚本中，可以检查
环境：
```
python
import sys
print(sys.path)
import pandas as pd
print(pd.__version__)
```
但是，这种
方法有一个问题：zip包中的库在导入时，需要从zip文件中导入，而有些库（特别是包含C扩展的）可能不支持从zip文件导入。因此，如果遇到问题，可能需要将zip包解压。
替代方案：在代码中动态解压（如果zip包不是很大）
我们可以在Driver和Executor的启动脚本中解压zip包，然后将解压后的目录添加到`
PYTHONPATH`中。但是，在Kubernetes中，我们需要在Pod启动时执行这个解压操作。
我们可以通过初始化容器（init container）来实现，但这样会使得配置复杂化。另一种
方法是在
PySpark的启动脚本中（比如在`spark-submit`之前）添加解压步骤，但这需要自定义Spark镜像，并在镜像中包含一个启动脚本。
这里提供一个简单的动态解压
方法（在代码中解压）：
在
PySpark脚本的最开始，添加解压代码（注意：需要确保Driver和Executor都有权限写入的目录）：
```
python
import os
import zipfile
# 获取当前工作目录
current_dir = os.getcwd()
zip_path = os.path.join(current_dir, 'myenv.zip')
extract_path = os.path.join(current_dir, 'myenv')
if not os.path.exists(extract_path):
with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(extract_path)
# 将解压后的目录添加到sys.path
sys.path.insert(0, extract_path)
```
但是，这种
方法需要注意：
- 在Driver端，我们可以直接解压，因为Driver只有一个进程。
- 在Executor端，每个Executor节点都需要执行这个解压操作，所以我们需要在每个Executor启动时执行这段代码。我们可以通过`spark.files`（或`--files`）分发一个初始化脚本，并在每个Executor启动时运行这个脚本？这并不容易。
因此，更简单的
方法是在
提交作业时
使用`spark.kubernetes.driver.initcontainers`和`spark.kubernetes.executor.initcontainers`来配置一个初始化容器，在初始化容器中解压zip包，然后将解压后的目录挂载到主容器。但这需要更复杂的配置。
考虑到复杂性，如果zip包不大且不包含C扩展，建议直接
使用zip包导入。如果必须解压，则建议
使用自定义镜像，在构建镜像时就将依赖解压到镜像的
指定目录，并设置好`
PYTHONPATH`。
总结：在Kubernetes上
使用zip包为
PySpark设置自定义
Python环境，我们可以通过以下步骤实现：
1. 将自定义
Python环境（纯
Python库）打包成zip文件。
2.
使用一个包含相同
Python版本的基础Spark镜像。
3. 在`spark-submit`命令中通过`--py-files`
提交这个zip包，并设置`
PYTHONPATH`
环境变量包含这个zip包。
4. 在代码中通过zipimport导入库（或者
使用动态解压的
方法，但要注意Executor端的执行）。
但是，如果依赖包含C扩展，那么建议
使用构建自定义镜像的方式，将依赖安装到镜像中。
根据引用[1]：
PySpark在Executor端运行的是序列化后的字节码，所以Executor端需要能够导入相同的
Python模块。因此，通过zip包分发是一种可行的
方法，但要注意兼容性问题。
下面是一个完整的示例：
1. 创建zip包：
```
mkdir myenv
pip install --target myenv pandas==2.0.3
cd myenv
zip -r ../myenv.zip .
```
2. 构建Spark镜像（假设官方镜像已经包含
Python3.9，则无需额外构建；否则需要构建包含
Python3.9的镜像）
3.
提交作业的脚本：
```bash
spark-submit \
--master k8s://https://<k8s-apiserver>:6443 \
--deploy-mode cluster \
--name
pyspark-custom-env \
--conf spark.kubernetes.container.image=apache/spark:3.5.0 \
--conf spark.executorEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/
python:/opt/spark/
python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip:/myenv.zip" \
--conf spark.driverEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/
python:/opt/spark/
python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip:/myenv.zip" \
--conf spark.kubernetes.
pyspark.
pythonVersion=3 \
--py-files local:///absolute/path/to/myenv.zip \
local:///path/to/your_script.py
```
4. 在`your_script.py`中，可以这样导入：
```
python
# 注意：由于我们将整个myenv.zip添加到了
PYTHONPATH，所以可以直接导入
import pandas as pd
```
注意：在Kubernetes中，`--py-files`
指定的文件会被放在Driver和Executor的当前工作目录（根目录`/`）下，因此我们在`
PYTHONPATH`中写`/myenv.zip`（或者`myenv.zip`）都是可以的，因为当前工作目录是`/`。
但是，如果zip包中有顶层目录（比如在zip包内有一个`myenv`目录，里面才是库文件），那么我们需要在`
PYTHONPATH`中
指定到具体的目录，但zip包本身是一个整体，所以导入时应该
使用`import myenv.pandas`？这样并不方便。
因此，在打包时，我们应该在`myenv`目录内直接包含库（即打包时进入`myenv`目录，然后选择所有文件打包，这样解压后库就在顶层），这样在导入时就可以直接
使用`import pandas`。
具体打包命令（确保在myenv目录内）：
```
cd myenv
zip -r ../myenv.zip .
```
这样，当我们将`myenv.zip`添加到`
PYTHONPATH`时，
Python解释器会将其视为一个目录（虚拟的），然后就可以直接导入里面的模块。
但是，如果zip包内有一个顶层目录（比如`myenv`），那么导入时就需要
使用`from myenv import pandas`，这通常不是我们想要的。
所以，打包时不要包含顶层目录，而是将库文件直接放在zip包的根下。但是，这样会导致多个库混在一起。因此，建议
使用`--target`安装到目录，然后进入该目录打包，这样每个库都在自己的子目录中，但都在zip包的根下，这样
Python可以正确导入。
例如，在`myenv`目录下执行`zip -r ../myenv.zip .`，那么zip包内将会有`pandas/`, `numpy/`等目录，这样我们就可以直接`import pandas`。
因此，按照上述步骤打包即可。
最后，注意：在Kubernetes中，我们可能需要将zip包放在
提交节点上，并
使用`local://`路径。如果文件很大，也可以考虑将zip包放在分布式存储（如HDFS）上，然后
使用`--py-files hdfs:///path/to/myenv.zip`。
如果
使用HDFS，则不需要在`spark-submit`时上传文件，但需要确保Spark能够访问HDFS。
因此，我们可以根据实际情况选择文件的位置。
总结：
使用zip包在Kubernetes上为
PySpark配置自定义
Python环境是可行的，但主要适用于纯
Python库。对于包含C扩展的库，建议
使用自定义镜像的方式。
引用[1]提到，
PySpark在Executor端运行的是序列化后的字节码，所以Executor需要能够导入相同的
Python模块。通过zip包分发模块，可以确保所有节点
使用相同的模块版本[^1]。</think>### 在 Kubernetes 上
使用 ZIP 包为
PySpark 配置自定义
Python 环境
在 Kubernetes
环境中为
PySpark 配置自定义
Python 环境时，ZIP 包是分发依赖的高效方式。以下是完整操作指南：
---
#### 一、核心实现原理
1. **ZIP 包的分发机制**
PySpark 通过 `--py-files` 参数将 ZIP 包分发到所有 Executor 节点：
```bash
--py-files /path/to/your_env.zip
```
- ZIP 包会被解压到各节点的 `
PYTHONPATH` 中
- Driver 和 Executor 自动加载其中的模块[^1]
2. **Kubernetes 文件挂载**
通过 `spark.kubernetes.file.upload.path`
指定 ZIP 包上传路径：
```bash
--conf spark.kubernetes.file.upload.path="s3a://your-bucket/path/"
```
---
#### 二、完整操作步骤
##### 1. 创建
Python 环境 ZIP 包
```bash
# 创建虚拟
环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install pandas numpy scikit-learn
# 打包
环境 (排除不必要文件)
cd venv/lib/
python3.9/site-packages
zip -r ../../../../pyenv.zip . -x "*.pyc" "__pycache__/*"
```
##### 2. 准备 Spark 基础镜像
```dockerfile
# Dockerfile
FROM apache/spark:3.5.0
# 安装 zip/unzip 工具
RUN apt-get update && apt-get install -y zip unzip
# 设置工作目录
WORKDIR /opt/spark/work-dir
```
构建并推送镜像：
```bash
docker build -t your-registry/spark-zip-ready:3.5.0 .
docker push your-registry/spark-zip-ready:3.5.0
```
##### 3.
提交 PySpark 作业
```bash
spark-submit \
--master k8s://https://<k8s-api-server>:6443 \
--deploy-mode cluster \
--name
pyspark-zip-env \
--conf spark.kubernetes.container.image=your-registry/spark-zip-ready:3.5.0 \
--conf spark.kubernetes.file.upload.path="s3a://your-bucket/spark-uploads/" \
--py-files s3a://your-bucket/pyenv.zip \
--conf spark.executorEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/work-dir/pyenv.zip" \
--conf spark.driverEnv.
PYTHONPATH="/opt/spark/work-dir/pyenv.zip" \
local:///opt/spark-apps/main.py
```
**关键参数说明**：
- `spark.kubernetes.file.upload.path`：ZIP 包上传路径
- `--py-files`：
指定远程 ZIP 包位置
- `
PYTHONPATH`：确保
Python 能识别 ZIP 包路径
---
#### 三、代码中验证
环境
```
python
# main.py
import sys
import os
from
pyspark.sql import SparkSession
def log_env(spark):
"""记录
环境信息"""
env_info = {
"
Python Path": sys.executable,
"
Python Version": sys.version,
"
PYTHONPATH": os.environ.get('
PYTHONPATH', ''),
"Loaded Modules": list(sys.modules.keys())
}
# 转换为RDD保存日志
rdd = spark.sparkContext.parallelize([str(env_info)])
rdd.saveAsTextFile("hdfs:///env_logs/")
if __name__ == "__main__":
spark = SparkSession.builder.appName("ZipEnvDemo").getOrCreate()
# 测试导入ZIP包中的库
import pandas as pd
import numpy as np
print(f"Pandas version: {pd.__version__}")
log_env(spark)
spark.stop()
```
---
#### 四、高级配置技巧
1. **动态依赖加载**
对于未打包的额外依赖，
使用 `spark.kubernetes.
pyspark.
pythonDependencies`：
```bash
--conf spark.kubernetes.
pyspark.
pythonDependencies="requests==2.28.1"
```
2. **ConfigMap 管理路径**
创建 ConfigMap 统一管理路径：
```yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name:
pyspark-zip-config
data:
PYTHON_ZIP_PATH: "/opt/spark/work-dir/pyenv.zip"
```
提交时引用：
```bash
--conf spark.kubernetes.driver.configMapKeyRef=
PYTHONPATH:
pyspark-zip-config:
PYTHON_ZIP_PATH
```
---
#### 五、故障排查指南
| 问题现象 | 解决方案 |
|---------|---------|
| `ImportError` | 检查 ZIP 包路径是否在 `
PYTHONPATH` 中 |
| 依赖版本冲突 |
使用 `pip freeze > requirements.txt` 确保一致性 |
| ZIP 包未分发 | 验证 `spark.kubernetes.file.upload.path` 权限 |
| 文件解压失败 | 确保基础镜像已安装 `unzip` |
> **最佳实践**：
> 1. 限制 ZIP 包大小（建议 < 500MB）
> 2.
使用 `.zip` 而非 `.egg` 格式（兼容性更好）
> 3. 定期清理上传目录防止存储膨胀[^1][^3]
本文介绍了如何在Yarn上使用pyspark，并详细讲述了将python环境打包上传到HDFS，修改spark配置文件以指定Python环境，以及确保提交脚本正确设置的步骤。
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