MAC OS 如何安装 PySpark

最新推荐文章于 2024-10-25 05:15:15 发布
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#spark #hadoop #pyspark #mac

Apache Spark的Python接口PySpark使得数据科学家能用Python进行Spark编程。本文详细介绍了如何在MAC OS上通过HomeBrew简洁安装PySpark，包括Java和Scala环境的配置，Python3的适配，环境变量的设置，以及最终的验证步骤。

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Apache Spark是用 Scala编程语言 编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言中的 RDD 。正是由于一个名为 Py4j 的库，他们才能实现这一目标。

PySpark提供了 PySpark Shell ，它将Python API链接到spark核心并初始化Spark上下文。今天，大多数数据科学家和分析专家都使用Python，因为它具有丰富的库集。将Python与Spark集成对他们来说是一个福音。

下面本文教大家如何来简单地安装pyspark（之前也在网上搜索了很多教程，无奈都是鸡肋，繁琐又不实用）：

  1. 安装HomeBrew，homebrew地便捷性相信大家都有所耳闻，使用他可以很方便地再mac上安装很多软件。安装教程就不多介绍了，很简单地一句命令即可搞定。
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)"
  1. 安装Java依赖环境和Scala环境
    spark是使用scala语言来完成编写的，而scala语言是依赖于java虚拟机来运行的，因此我们需要安装这两者：
brew cask install java
brew
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Mac 平台上安装 Python 3 和 PySpark 大数据
pytorchCode的博客
08-27 460
通过按照以上步骤，在 Mac 平台上安装了 Python 3 和 PySpark 大数据环境。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，可以用于处理大规模数据集。在 Mac 平台上安装 Python 3 和 PySpark 大数据环境非常简单。Homebrew 是一个包管理器，可以帮助我们在 Mac 上安装和管理各种软件包。为了方便使用 Python 3，我们需要将它添加到系统的环境变量中。来验证是否成功安装了 Python 3，并显示当前版本号。
Mac安装spark环境国内镜像源过程包括遇到的一些问题
m0_37754282的博客
09-10 445
1、打开终端安装 Homebrew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 国内请用： /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 最后安装提示安装等待就行。安装完成之后可以使用下面名称测试：brew search red
How to Install PySpark on Mac(Mac上安装PySpark)
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05-09 1637
How to Install PySpark on Mac(Mac上安装PySpark)
PysparkNote001---Mac下JupyterNoteBook配置pyspark
此心安处是吾乡
12-12 720
下面这一通设置只是在我的电脑上走通了，参考性存疑。可以多看看文中的参考文章。   每一次安装环境都是伤筋动骨的，心塞塞。由于线上zeppline实在是不太友好，而且和集群相关联，怕有所影响。所以本地安装pyspark，以便学习所用。 1. 环境 Mac:macOS High Sierra 10.13.4 Spark:spark-2.3.0-bin-hadoop2.6 2. Spark安装 2....
Pyspark 安装(Mac M2版)
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01-18 1345
本文主要介绍Macos 系统如何本地安装 pyspark 以及安装过程中遇到的问题和解决方法，仅供参考
mac 安装pyspark
zbzckaiA的博客
08-06 4006
1.安装jdk jdk下载地址 然后一步一步安装jdk就可以了。  检测jdk是否安装成功:  java -version  2.安装scala Scala下载地址  解压Scala包  配置.bash_profile 文件，没有就重建一个  export SCALA_HOME=你自己的scala的安装目录/scala-2.12.2/  export PATH=PATH:PATH:SCALA_H...
mac下pyspark安装
weixin_43859153的博客
12-15 375
mac下pyspark安装 1.安装mac版vagrant https://www.vagrantup.com/downloads.html 2.安装VirtualBox https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 3.安装虚拟机 #创建目录vagrant mkdir vagrant #进入目录 cd vagrant #创建目录centos mkd...
安装pyspark
Qeminco的博客。
03-30 911
pip3 install pyspark -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
PySpark安装
feizuiku0116的博客
01-26 6827
准备工作 配置Spark Local模式 点击查看Spark Local模式配置教程 一、安装Anaconda 一、下载Anaconda 点击官方下载 二、上传Anaconda cd /export/software rz 上传 三、安装Anaconda bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 不断输入空格, 直至出现以下解压, 然后输入yes 此时, anaconda需要下载相关的依赖包, 时间比较长, 耐心等待即可… 四、配置环境变量 vim /et
Pyspark综合案例（pyspark安装和java运行环境配置）
09-12
对于Windows、Mac OS或Linux，都有对应的版本可供选择。 2. **安装JDK**: 根据你的操作系统，执行相应的安装过程。在Windows上，通常只需双击下载的.exe文件并按照提示进行；在Mac或Linux上，可能需要解压下载的....
小白的安装spleeter过程及遇到的问题记录 MAC OS
pengyue__的博客
03-02 2290
先尝试直接安装 conda create --name my_env python=3 conda activate my_env conda install -c conda-forge spleeter 结果一直在solving environment 阶段转 solving environment.... 通过百度发现需要更新conda conda update conda 之后又重试着安装但显示Python版本过高 Specifications: spleeter -> py
Mac 安装 Pyspark
zbchenchanghao的博客
11-07 660
在Mac下搭建Pyspark需要安装： Java JDK Scala apache-spark Hadoop Pyspark 安装的两种方式 1.官网下载安装包，解压后配置环境变量 2.使用brew进行安装 /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 2-1.使用brew安装所需包 brew install scala brew install apach
在Mac OSX上配置PySpark
Lauhoman的博客
04-20 1万+
在Mac OSX上配置PySpark2016-04-20 22:03:28安装环境系统：OSX - 10.11.1 (15B42)内核版本：Darwin Kernel Version 15.0.0Python版本：2.7.10GCC版本：4.2.1引言上一篇文章我已经在Linux虚拟机里面配置了PySpark了，这里按照之前的步骤应该就可以了。但是OSX上面有一些细微配置不太一样。配置过程1.下载预
python 安装pyspark_python pyspark入门篇
weixin_33739480的博客
02-03 878
一.环境介绍：1.安装jdk 7以上2.python 2.7.113.IDE pycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz 到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path，添加D:\spark-1.6.0-bin-ha...
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Spark在前面已经和大家说过很多了，Python这几天也整理出了很多自己的见解，今天就和大家说下一个新的东西，PySpark，一看名字就知道和前面二者都有很大关系，那么PySpark到底是什么，和之前所说的Spark与Python有什么不一样的呢？今天就和大家简单的聊聊。 回忆下Spark的简介： Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？可能很多人还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算
PySpark安装与使用
weixin_45973701的博客
06-19 1473
在spark的bin/pyspark:在里面直接写spark.sql(“sql语句”).show()即可，也可以bin/pyspark --master yarn运行pyspark测试spark on Yarn的环境。目的：点击yarn（8088）上spark任务的history按钮，进入的是spark历史服务器（18080），而不再是yarn历史服务器（19888）1、修改配置文件/opt/module/spark-yarn/conf/spark-defaults.conf。
【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
07-29 9469
一、安装 PySpark 1、使用 pip 安装 PySpark 2、国内代理镜像 3、PyCharm 中安装 PySpark 二、PySpark 数据处理步骤 三、构建 PySpark 执行环境入口对象 四、代码示例
Mac安装Spark
weixin_45911156的博客
10-25 766
这将启动一个 Python 交互式的 Spark Shell。Step 1: Spark需要Java运行环境，需要先安装JDK。这将启动一个 Scala 交互式的 Spark Shell。Step 1: 启动 Spark Shell。Step 1: 编写 PySpark 脚本。Step 2: 运行 PySpark 脚本。Step 3: 解压 Spark 压缩包。Step 2: 启动 PySpark。Step 2: 下载 Spark。Step 4: 配置环境变量。
Mac Intellij IDEA中pyspark的环境搭建
窗外的屋檐
11-27 962
背景 默认python项目已经导入idea，Mac本地已经安装好python。 步骤 1、Mac本地安装pyspark brew install pandoc##不可以用root安装，而且安装很慢；建议下载Mac安装包手动安装 http://johnmacfarlane.net/pandoc/installing.html pip install pyspark==...
pyspark的map报错os.environ['PYSPARK_PYTHON']
最新发布
03-29
<think>好的，我现在要解决用户在PySpark中遇到的map操作报错问题，具体是因为缺少PYSPARK_PYTHON环境变量。首先，我需要回忆一下PySpark的环境配置相关知识。 用户提到在运行map操作时报错，可能与Python解释器的路径有关。根据提供的引用内容，设置PYSPARK_PYTHON环境变量是关键。比如引用[1]、[2]、[3]和[4]都提到了在代码中通过os.environ来设置这个变量，或者直接在系统环境变量中添加。这应该是解决问题的第一步。 接下来，我需要考虑不同的设置方法。用户可能是在代码中设置，或者在系统级别配置。在代码中设置需要在SparkContext初始化之前完成，否则可能不生效，因为Spark在启动时就已经确定了环境变量。例如，引用[4]中的代码就是在创建SparkConf和SparkContext之前导入了os并设置了环境变量。所以需要确保在代码的最开始部分设置，并且路径正确。 另外，用户可能使用的路径格式有问题。比如在Windows系统中，反斜杠可能需要转义或者使用原始字符串。例如引用[1]中使用了r"D:\..."来避免转义问题，而引用[3]中使用了正斜杠。路径是否正确也是需要检查的地方。 然后，可能需要检查Python解释器的路径是否有效。用户提供的路径是否存在，是否有权限访问。比如，是否安装了Anaconda并在指定位置有python.exe。 另外，如果用户在集群上运行，可能需要确保所有节点都配置了相同的环境变量。不过用户的问题可能是在本地模式下，所以设置本地环境变量或代码中的设置应该足够。 还有，用户提到的错误是否与map操作相关。例如，在map函数中如果使用了某些Python库，而PySpark没有正确指向Python解释器，可能会导致序列化或执行错误。这时候设置PYSPARK_PYTHON可以确保所有executor使用相同的Python环境。 总结解决方案步骤：1.在代码开头设置环境变量；2.检查路径是否正确；3.确保在SparkContext初始化前设置；4.验证系统环境变量是否配置。此外，可能需要重启IDE或命令行来使系统环境变量生效。 最后，根据用户提供的引用，特别是引用[1]和[4]中的示例，可以整理出具体的代码示例，并提醒用户注意路径格式和位置。同时，生成相关问题，帮助用户进一步理解环境变量配置的其他方面。</think>### PySpark中map操作因缺少PYSPARK_PYTHON环境变量报错的解决方案 #### 原因分析 PySpark执行`map`等操作时，需要明确指定Python解释器的路径。若未正确设置`PYSPARK_PYTHON`环境变量，会导致以下问题： - 无法找到Python解释器，引发`ImportError`或路径相关的错误[^1] - 分布式计算时Worker节点无法同步Python环境[^2] --- #### 解决方案 ##### 方法1：代码内直接设置（推荐） 在初始化SparkContext**之前**，通过`os.environ`指定Python路径： ```python import os # 设置Python解释器的绝对路径（示例路径需替换为实际路径） os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = r"D:\anaconda\envs\spark\python.exe" # Windows路径 # os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "/opt/anaconda3/envs/spark/bin/python" # Linux/Mac路径 from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) # 示例map操作 rdd = sc.parallelize([1,2,3]) result = rdd.map(lambda x: x**2).collect() print(result) ``` ##### 方法2：系统级环境变量配置 1. **Windows系统**： - 右键点击“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量 - 新建系统变量： - 变量名：`PYSPARK_PYTHON` - 变量值：`Python解释器的绝对路径`（如`D:\anaconda\envs\spark\python.exe`） - 重启IDE或命令行窗口使配置生效 2. **Linux/Mac系统**： ```bash # 在~/.bashrc或~/.zshrc中添加 export PYSPARK_PYTHON=/opt/anaconda3/envs/spark/bin/python source ~/.bashrc # 使配置生效 ``` ##### 方法3：Spark配置文件指定 修改`spark-env.sh`文件（位于Spark安装目录的`conf`文件夹）： ```bash # 添加以下内容 export PYSPARK_PYTHON=/path/to/python ``` --- #### 验证配置是否生效 ```python import os print("当前PYSPARK_PYTHON路径:", os.environ.get('PYSPARK_PYTHON')) # 应输出类似：D:\anaconda\envs\spark\python.exe ``` --- #### 注意事项 1. 路径必须使用**绝对路径**，且包含文件名（如`python.exe`） 2. Windows路径建议使用原始字符串（`r"..."`）或双反斜杠（`\\`）避免转义错误[^1] 3. 若使用虚拟环境，需指向虚拟环境内的Python解释器[^3] 4. 在集群模式下，需确保所有节点环境变量一致 ---
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