mac下搭建pyspark环境

本文介绍了在mac操作系统中如何搭建PySpark环境,包括安装JAVA JDK、Scala、apache-spark、Hadoop(可选)和pyspark,并通过brew进行便捷安装。还提供了配置环境变量的步骤以及在Jupyter Notebook中使用PySpark的方法。

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在mac下搭建pyspark需要安装的有:

1.JAVA JDK
2.Scala
3.apache-spark
4.Hadoop(可选)
5.pyspark

安装上面几个可以选择去官网下载安装包,解压后再自行配置环境变量。也可以选择使用brew进行安装,比较方便的一种安装方式。

如果你的电脑上没有安装brew的话,可以参考下面这篇文章进行安装brew,还是比较方便的。
https://www.jianshu.com/p/7ef9e0e4d3c2

只需要简单的使用

brew install scala
brew install apache-spark
brew install hadoop

安装完毕之后可以选择配置环境变量
使用vim ~/.bash_profile进入环境变量配置文件以设置环境变量
具体如下:

  # HomeBrew
   export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/homebrew-bottles
   export P
Spark是一个高效的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。下面简要介绍如何在本地环境搭建Spark。 ### 一、准备工作 #### (一)JDK安装 由于Spark是基于Java开发的,因此首先需要确保计算机上已经正确配置了JDK环境,并设置好JAVA_HOME等系统变量。 #### (二)Scala下载与安装(可选) 虽然现在大多数版本的Spark自带了Scala库文件,但如果想要运行特定版本,则仍需单独下载并安装对应版本的Scala语言工具包。 ### 二、获取Apache Spark软件包 可以直接从官方网站https://spark.apache.org/downloads.html选择合适的稳定版进行下载;如果是在企业内部网络环境下部署的话,也可以通过公司提供的镜像源地址来加快下载速度。 ### 三、解压并配置环境变量 将压缩包上传到目标机器后,在Linux或Mac OS X平台上可以利用tar命令快速完成解压缩工作: ```bash tar -xzf spark-x.x.x-bin-hadoopx.x.tgz ``` 接着修改.bashrc文件添加SPARK_HOME以及PATH路径: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark-directory export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH source ~/.bashrc #刷新环境变量使之生效 ``` 对于Windows用户来说则应该把相应的目录加入系统的Path列表里头去。 ### 四、启动测试实例验证是否成功 打开终端输入`pyspark` 或者 `spark-shell`(取决于你使用的主程序编写脚本的语言),如果没有报错就说明基本可用啦! 以上就是在普通PC端建立单节点模式下的简易步骤,实际生产场景下还需要考虑集群管理组件如Hadoop YARN/Zookeeper/Kubernetes的支持情况哦~
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