pyspark配置+安装+简单实例测试_pyspark测试case

最近在研究pyspark，首先把环境配置下，记录如下：

 作为入门材料，首先看了 eat_pyspark_in_10_days 里面第一章列举了安装方法，然后照着配置了下，发现自己本地还是跑不起来，故开始一番折腾。

• java 1.8.0_301下载（下载路径随意 自己记住）

  • 地址链接：Java Downloads | Oracle
    • 这里我是直接下一步下一步默认位置安装（担心出错）
      • 注意：但还是出错了，后面配置环境变量时会遇到路径有空格问题，这里建议安装自定义路径最好没空格
    • 然后按照入门材料里的教程配置了环境变量
      • 注意：环境变量分系统变量、用户变量，我没搞懂里面具体说的啥，也在用户变量里配置了java_home 直接看图吧
      •  

    • 然后这里测试下是否配置成功 cmd:java -version 如果出现版本信息就很好！如果没出现在细细配置环境变量 

•  spark下载（下载路径随意 自己记住）

  • 这里我下载的是 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2
  • 然后配置环境变量 SPARK_HOME:你的安装路径（G:\spark-3.1.2-bin-hadoop3.2）

• hadoop下载（下载路径随意 自己记住）

  • 这里我下载的是 hadoop-3.2.2
  • 然后配置HADOOP_HOME:G:\hadoop-3.2.2

• winutils.exe下载（下载路径随意 自己记住）

  •  https://github.com/steveloughran/winutils 我下载的是对应hadoop-3.2\bin下的winutils.exe
  • 文件不大，贴百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1dqM05lZyeU1650Vy5OSxWg 
    提取码：ae86
  • 然后将下载好的winutils.exe 粘贴到 *\hadoop-3.2.2\bin下
• 然后我这里本地就可以跑起来了，但是有几个warn我也没仔细看啥意思，能跑起来就行

  • import pyspark
    from pyspark import SparkContext, SparkConf
    import os
    import findspark
    import warnings
     
    warnings.filterwarnings("ignore")
     
    os.environ['JAVA_HOME'] = r'C:\Java\jdk1.8.0_301'
    os.environ['HADOOP_HOME'] = r'G:\hadoop-3.2.2'
    # 指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径
    spark_home = r"G:\spark-3.1.2-bin-hadoop3.2"
    python_path = r"E:\Anaconda\Anaconda\envs\spark\python"
    findspark.init(spark_home, python_path)
    conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[4]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
     
    print("spark version:", pyspark.__version__)
    rdd = sc.parallelize(["hello", "spark"])
    print(rdd.collect())
    

  • output:

    • E:\Anaconda\Anaconda\envs\spark\python.exe F:/python_project/untitled/src/scripts/test/py_spark.py
      21/09/27 20:42:54 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
      Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
      Setting default log level to "WARN".
      To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
      spark version: 3.1.2
      21/09/27 20:42:57 WARN SizeEstimator: Failed to check whether UseCompressedOops is set; assuming yes
      ['hello', 'spark']