Linux下搭建Spark 的 Python 编程环境的方法

Spark编程环境

Spark 可以独立安装使用，也可以和Hadoop 一起安装使用。在安装 Spark 之前，首先确保你的电脑上已经安装了 Java 8 或者更高的版本。

Spark 安装

访问 Spark 下载页面 ，并选择最新版本的 Spark 直接下载，当前的最新版本是 2.4.2 。下载好之后需要解压缩到安装文件夹中，看自己的喜好，我们是安装到了 /opt 目录下。

            
tar -xzf spark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-2.4.2-bin-hadoop2.7/opt/spark-2.4.2
          

为了能在终端中直接打开 Spark 的 shell 环境，需要配置相应的环境变量。这里我由于使用的是 zsh，所以需要配置环境到 ~/.zshrc 中。

没有安装 zsh 的可以配置到 ~/.bashrc 中

            
# 编辑 zshrc 文件
sudo gedit ~/.zshrc
# 增加以下内容：export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.2export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
export 
            
              Python
            
            PATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip:$PYTHONPATH
          

配置完成后，在 shell 中输入 spark-shell 或者 pyspark 就可以进入到 Spark 的交互式编程环境中，前者是进入 Scala 交互式环境，后者是进入 Python 交互式环境。

配置 Python 编程环境

在这里介绍两种编程环境， Jupyter 和 Visual Studio Code。前者方便进行交互式编程，后者方便最终的集成式开发。

PySpark in Jupyter

首先介绍如何在 Jupyter 中使用 Spark，注意这里 Jupyter notebook 和 Jupyter lab 是通用的方式，此处以 Jupyter lab 中的配置为例：

在 Jupyter lab 中使用 PySpark 存在两种方法：

pyspark 将自动打开一个 Jupyter lab；
findSpark 包来加载 PySpark。

第一个选项更快，但特定于Jupyter笔记本，第二个选项是一个更广泛的方法，使PySpark在你任意喜欢的IDE中都可用，强烈推荐第二种方法。

方法一：配置 PySpark 启动器

更新 PySpark 启动器的环境变量，继续在 ~/.zshrc 文件中增加以下内容：

            
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='lab'
          

如果要使用 jupyter notebook，则将第二个参数的值改为 notebook

刷新环境变量或者重启机器，并执行 pyspark 命令，将直接打开一个启动了 Spark 的 Jupyter lab。

pyspark

方法二：使用 findSpark 包

在 Jupyter lab 中使用 PySpark 还有另一种更通用的方法：使用 findspark 包在代码中提供 Spark 上下文环境。

findspark 包不是特定于 Jupyter lab 的，您也可以其它的 IDE 中使用该方法，因此这种方法更通用，也更推荐该方法。

首先安装 findspark：

pip install findspark

之后打开一个 Jupyter lab，我们在进行 Spark 编程时，需要先导入 findspark 包，示例如下：

            
# 导入 findspark 并初始化import findspark
findspark.init()from pyspark importSparkConf,SparkContextimport random
# 配置 Spark
conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Pi")# 利用上下文启动 Spark
sc =SparkContext(conf=conf)
num_samples =100000000definside(p):   
  x, y = random.random(), random.random()return x*x + y*y <1
count = sc.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count()
pi =4* count / num_samples
print(pi)
sc.stop()
          

运行示例：

PySpark in VScode

Visual Studio Code 作为一个优秀的编辑器，对于 Python 开发十分便利。这里首先推荐个人常用的一些插件：

Python：必装的插件，提供了Python语言支持；

Code Runner：支持运行文件中的某些片段；

此外，在 VScode 上使用 Spark 就不需要使用 findspark 包了，可以直接进行编程：

            
from pyspark importSparkContext,SparkConf
conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
sc =SparkContext(conf=conf)
logFile ="file:///opt/spark-2.4.2/README.md"
logData = sc.textFile(logFile,2).cache()
numAs = logData.filter(lambda line:'a'in line).count()
numBs = logData.filter(lambda line:'b'in line).count()print("Lines with a: {0}, Lines with b:{1
          

总结

以上所述是小编给大家介绍的Linux下搭建Spark 的 Python 编程环境的方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！