一.配置版本
Java JDK 1.8.0_111
Python 3.9.6
Spark 3.1.2
Hadoop 3.2.2
二.配置环境
1.配置JDK
从官网下载相应JDK的版本安装，并进行环境变量的配置
（1）在系统变量新建JAVA_HOME，根据你安装的位置填写变量值
（2）新建CLASSPATH
变量值：.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar；（注意前面所需的符号）
（3）点击Path
在其中进行新建：%JAVA_HOME%\bin
（4）配置好后进行确定
（5）验证，打开cmd，输入java -version和javac进行验证
此上说明jdk环境变量配置成功
2.配置Spark
（1）下载安装：
Spark官网：spark-3.1.2-bin-hadoop3.2下载地址
（2）解压，配置环境
（3）点击Path，进行新建：%SPARK_HOME%\bin，并确认
（4）验证，cmd中输入pyspark
这里提醒我们要安装Hadoop
3.配置Hadoop
（1）下载：
Hadoop官网：Hadoop 3.2.2下载地址
（2）解压，配置环境
注意：解压文件后，bin文件夹中可能没有以下两个文件：
下载地址：https://github.com/cdarlint/winutils
配置环境变量CLASSPATH:%HADOOP_HOME%\bin\winutils.exe
（3）点击Path，进行新建：%HADOOP_HOME%\bin，并确认
（4）验证，cmd中输入pyspark
由上可以看出spark能运行成功，但是会出现如下警告：
WARN ProcfsMetricsGetter: Exception when trying to compute pagesize, as a result reporting of ProcessTree metrics is stopped
这里因为spark为3.x版本有相关改动，使用spar2.4.6版本不会出现这样的问题。
不改版本解决方式（因是警告，未尝试）：
方式一：解决方法一
方式二：解决方法二
三.Pycharm配置spark
（1）Run–>Edit Configurations
（2）对Environment Variables进行配置
（3）File–>Settings–>Project Structure–>Add Content Root
找到spark-3.1.2-bin-hadoop3.2\python\lib下两个包进行添加
选择结果：
（4）测试
# 添加此代码，进行spark初始化
import findspark
findspark.init()
from datetime import datetime, date
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
rdd = spark.sparkContext.parallelize([
(1, 2., 'string1', date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
(2, 3., 'string2', date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
(3, 4., 'string3', date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.show()
运行结果：
四.使用anconda中python环境配置spark
1.创建虚拟环境
conda create -n pyspark_env python==3.9.6
查看环境：
conda env list
运行结果：
2.安装pyspark
切换到pyspark_env并进行安装pyspark
pip install pyspark
3.环境配置
运行上面的实例，会出现以下错误：
这说明我们需要配置py4j，SPARK_HOME
SPARK_HOME：
PYTHONPATH设置：
HADOOP_HOME设置：
path中设置：
4.运行
# 添加此代码，进行spark初始化
import findspark
findspark.init()
from datetime import datetime, date
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
rdd = spark.sparkContext.parallelize([
(1, 2., 'string1', date(2000, 1, 1), datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
(2, 3., 'string2', date(2000, 2, 1), datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
(3, 4., 'string3', date(2000, 3, 1), datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.show()
运行结果同上
到此这篇关于Python安装spark的文章就介绍到这了,更多相关Python安装spark内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
