pyspark集成anaconda类库,pyspark调用hive

本文详细介绍了如何在CDH集群中集成Anaconda环境,并使用PySpark调用Hive进行数据处理。包括下载并上传Anaconda parcel包至CDH,配置环境变量,以及解决调用Hive时遇到的问题。
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CDH版oozie调取pyspark调取hive

1.oozie调取操作hive的pyspark的python脚本

问题:找不到hive库
解决方案:将hive-site.xml放到oozie/show/lib/lib_+日期 目录下
解决代码:

from pyspark import SparkConf,SparkContext;
from pyspark.sql import SQLContext,HiveContext;
conf =SparkConf().setAppName("test11");
sc= SparkContext(conf=conf)
sqlContext= HiveContext(sc)
tables=sqlContext.sql("select * from test");
tables.show();

CDH集成ananconda类库,调用pyspark

安装步骤:

1.下载anaconda parcel包
        Anaconda-4.0.0-el6.parcel
		Anaconda-4.0.0-el6.parcel.sha
		manifest.json
		下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.14.0/
2.上传下载的三个包到/var/www/http/anaconda3(anaconda3自己建)
      问题:如果http://ip/anacond

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<think>好的,我现在需要处理用户遇到的ModuleNotFoundError: No module named '_socket'的问题,尤其是在安装或使用PySpark时出现的。用户之前已经询问过关于_ctypes模块缺失的问题,现在又遇到了_socket模块的问题。我需要结合之前的回答,并针对这个新错误提供解决方案。 首先,我应该回顾之前的解决方案,看看是否有共通之处。之前提到过在Linux环境下缺少_ctypes模块,需要安装libffi-dev并重新编译Python。现在_socket模块缺失,可能也是Python安装不完整导致的,尤其是在编译Python时未启用某些必要的模块。 接下来,我需要确认_socket模块的作用。_socket是Python的标准库模块,属于内置模块,通常是在Python编译时自动包含的。如果出现缺失,很可能是Python安装过程中配置不当,或者在编译时某些依赖缺失,导致未能正确构建这些模块。 用户的环境可能是自行编译的Python,或者在系统上缺少必要的开发库。例如,在Linux系统上,如果没有安装libssl-dev或者相关头文件,可能会导致_socket模块编译失败。此外,用户可能在虚拟环境中,或者使用了某种不完整的Python发行版。 根据用户提到的PySpark安装问题,可能需要检查Python环境是否完整。可能的解决步骤包括: 1. 确保系统安装了必要的开发工具和库,如libssl-dev,用于支持_socket模块的编译。 2. 重新安装Python,确保在编译时启用了所有必要的模块,特别是与网络相关的。 3. 检查PySpark的安装是否在正确的Python环境中,尤其是虚拟环境或自定义Python路径的情况。 4. 对于使用PySpark的情况,可能需要设置正确的环境变量,如PYTHONPATH,确保PySpark能找到Python的库路径。 另外,用户之前的问题中提到过在Ubuntu下安装libffi-dev并重新编译Python,类似的步骤可能也适用于此问题。需要指出安装libssl-dev或其他相关库,并重新编译Python,确保_socket模块被正确包含。 同时,用户可能在使用PySpark时,PySpark调用Python解释器路径不正确,导致使用了不完整的Python环境。需要确认PySpark使用的Python路径是否指向了正确安装的Python版本。 最后,验证步骤应该包括在Python中导入socket模块,以及运行PySpark的基本脚本来确认问题是否解决。</think>### 如何解决Python中`ModuleNotFoundError: No module named '_socket'`错误? #### 1. 问题根源分析 `_socket`是Python标准库的内置模块,通常由Python解释器在编译时自动生成。此错误表明: - **Python编译环境不完整**:缺少构建`_socket`模块所需的开发依赖(如OpenSSL头文件)。 - **Python安装配置错误**:编译时未启用网络相关功能(如禁用`ssl`或`hashlib`模块)[^1][^2]。 - **PySpark调用Python路径错误**:PySpark使用了未正确配置的Python解释器。 --- #### 2. 修复Python编译环境(Linux/Ubuntu) ##### 步骤1:安装依赖库 ```bash sudo apt-get update # 安装Python编译依赖及网络相关库 sudo apt-get install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libffi-dev ``` - `libssl-dev`提供SSL/TLS支持(直接影响`_socket`模块的编译)[^1][^3]。 ##### 步骤2:重新编译Python 若使用手动编译的Python(如Python 3.6+): ```bash # 下载Python源码(以3.8.12为例) wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.12/Python-3.8.12.tgz tar -xzf Python-3.8.12.tgz cd Python-3.8.12 # 配置编译选项(启用SSL和zlib) ./configure --enable-optimizations --with-openssl=/usr/include/openssl --enable-loadable-sqlite-extensions # 编译并安装 make -j$(nproc) sudo make altinstall ``` - `--with-openssl`确保`_socket`和`ssl`模块正确编译[^2][^4]。 ##### 步骤3:验证Python模块 ```python # 测试_socket和ssl模块 python3.8 -c "import _socket, ssl; print('Success')" ``` 若无报错则修复完成。 --- #### 3. 修复PySpark环境配置 若PySpark使用了错误的Python路径,需显式指定解释器: ```bash # 设置PySpark使用的Python路径 export PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3.8 # 替换为实际路径 export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=python3.8 ``` --- #### 4. Windows系统特殊处理 若在Windows中通过Cygwin或WSL编译Python时出现此错误: 1. 安装Windows版OpenSSL(如从[Shining Light Productions](https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html)下载)。 2. 编译时指定OpenSSL路径: ```bash ./configure --with-openssl="C:/OpenSSL-Win64" ``` --- #### 5. 验证PySpark运行 执行以下脚本确认修复成功: ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() spark.range(10).show() ``` --- ### 相关问题 1. **如何检查Python是否完整支持SSL模块?** 执行`python -c "import ssl; print(ssl.OPENSSL_VERSION)"`,若输出OpenSSL版本则正常[^3]。 2. **PySpark作业在YARN集群上报错`_socket`缺失,如何解决?** 需在所有集群节点上安装相同版本的Python及依赖库,并通过`--archives`上传Python环境压缩包[^5]。 3. **Docker中部署PySpark时如何避免此类问题?** 在Dockerfile中预装编译依赖并指定Python编译选项: ```dockerfile FROM ubuntu:20.04 RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential libssl-dev zlib1g-dev ``` [^1]: Python文档 - 编译安装要求 [^2]: PySpark环境配置指南 [^3]: OpenSSL与Python集成说明 [^4]: Linux开发依赖库管理 [^5]: Spark集群部署最佳实践
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