pyspark安装教程

不念不忘少年蓝@ 2023-10-12 14:48 7阅读 0赞

#### pyspark安装教程 ####

*   *  一、Windows下配置pyspark环境
     *   *  1.1 JDK下载安装
         *  1.2 Scala下载安装
         *  1.3 spark下载安装
         *  1.4 Hadoop下载安装
         *  1.5 pyspark下载安装
         *  
     *  二、pyspark原理简介

### 一、Windows下配置pyspark环境 ###

在python中使用pyspark并不是单纯的导入pyspark包就可以实现的，而是需要由不同的环境共同搭建spark环境，才可以在python中使用pyspark。  
搭建pyspark所需环境：python3，jdk，spark，Scala，Hadoop（可选）

#### 1.1 JDK下载安装 ####

下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html  
打开Windows中的环境变量：

*  创建JAVA\_HOME：C:\\Program Files\\Java\\jdk1.8.0\_181
 *  创建CLASSPATH：.;%JAVA\_HOME%\\lib;%JAVA\_HOME%\\lib\\tools.jar

在Path添加：%JAVA\_HOME%\\bin;  
测试是否安装成功：打开cmd命令行，输入java -version  
![在这里插入图片描述][8bdb1c9714eb4a2ea694dd65e880fe0a.png]

#### 1.2 Scala下载安装 ####

下载地址：https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.msi  
下载后进行安装

*  创建SCALA\_HOME: C:\\Program Files (x86)\\scala
 *  Path添加：%SCALA\_HOME%\\bin

测试是否安装成功：打开cmd命令行，输入scala -version  
![在这里插入图片描述][42a3c936e3104abb9a61fe8933b5fe9b.png]

#### 1.3 spark下载安装 ####

下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ww2ncGBBW3-f3UNf\_PYwZQ 提取码：5gk2  
也可以选择下载指定版本：http://spark.apache.org/downloads.html  
下载好之后解压放在随便一个目录下即可，但是目录名不可以有空格。  
环境变量：

*  创建SPARK\_HOME：D:\\spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
 *  Path添加：%SPARK\_HOME%\\bin  
    测试是否安装成功：打开cmd命令行，输入spark-shell  
    ![在这里插入图片描述][944c2d6170994c099960d1c15faf91ab.png]

#### 1.4 Hadoop下载安装 ####

如果你需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。  
下载地址：  
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz  
解压到指定目录即可。  
环境变量：

*  创建HADOOP\_HOME：D:\\hadoop-2.7.7
 *  Path添加：%HADOOP\_HOME%\\bin  
    测试是否安装成功：打开cmd命令行，输入hadoop

hadoop测试时报错：Error: JAVA\_HOME is incorrectly set。参考：https://blog.csdn.net/qq\_24125575/article/details/76186309

#### 1.5 pyspark下载安装 ####

pycharm中安装pyspark  
![在这里插入图片描述][df8d91973cbd46b186bb058063b5d3e9.png]

####  ####

### 二、pyspark原理简介 ###

pyspark的实现机制可以用下面这张图来表示  
![在这里插入图片描述][b9d03641f4144161b29d8ebfbfbb2104.png]

在python driver端，SparkContext利用Py4J启动一个JVM并产生一个JavaSparkContext。Py4J只使用在driver端，用于本地python与java SparkContext objects的通信。大量数据的传输使用的是另一个机制。  
RDD在python下的转换会被映射成java环境下PythonRDD。在远端worker机器上，PythonRDD对象启动一些子进程并通过pipes与这些子进程通信，以此send用户代码和数据。

[8bdb1c9714eb4a2ea694dd65e880fe0a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/8bdb1c9714eb4a2ea694dd65e880fe0a.png
[42a3c936e3104abb9a61fe8933b5fe9b.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/42a3c936e3104abb9a61fe8933b5fe9b.png
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