总结使用 %run 魔法命令将 Notebook 转换为py文件使用 nbimporter 库手动复制代码优点notebook最前面加上即可最基本方法就跟导入py文件一样，不会被执行一遍快缺点所有的代码都会执行一遍修改原文件就要重新转换，且 从自定义的 .py 文件中导入函数时，Python 会执行该文件中的顶层代码。ipynb文件中有不可执行的文字，就会出错麻烦最佳√方法 1：使用 %run 魔
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2024-09-18 20:45:33
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标签（空格分隔）： Spark的部分
一：安装jupyter
Hadoop 集群 + spark 集群安装忽略
yum install epel-release
yum install python36
pip3 install --upgrade pip # 升级pip 到最新版本
pip3 install jupyter # 安装 jupyter
jupyter no
原创
精选
2023-04-06 16:56:55
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# 在 YARN 上提交 PySpark 作业的指南
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大规模数据处理和分析。YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的资源管理器，用于管理集群中的资源。本文将介绍如何在 YARN 上提交 PySpark 作业，并通过代码示例进行演示，最后将提供一些可视化图示以帮助理解。
##
原创
2024-10-20 04:23:26
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一.常用的参数 其中- -deploy-mode默认为client。二.Standalone模式
Standalone-client./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode client --class org.apache.spark.examples.SparkPi …/examples/jars/spark-exampl
RDD类型: 1. 并行集合(Parallelized Collections): 来自于分布式化的数据对象,比如用户自己键入的数据 2. 文件系统数据集: Hadoop Datasets 或文本文件,比如通过SparkContext.textFile()读取的数据，括号里面的参数是大数据文件读取的路径。这
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2023-09-13 20:03:44
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# 使用 PySpark 远程提交 YARN 作业
在大数据处理的场景下，PySpark 是一个功能强大的工具，它使得用户能够利用 Python 对 Apache Spark 进行编程。在大规模数据处理时，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源调度器，能够有效管理资源并让多种应用共享资源。本文将介绍如何远程提交 PySpark 作业到
目录Python中的PySpark入门安装PySpark使用PySpark创建SparkSession创建DataFrame执行SQL查询使用RDD关闭SparkSession结论Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍Py
# 使用PySpark通过Jupyter连接到YARN集群的指南
近年来，Apache Spark因其快速的数据处理能力而受到广泛青睐。结合Jupyter Notebook的交互性，用户可以更方便地执行大规模数据分析。在这篇文章中，我们将讨论如何使用PySpark通过Jupyter Notebook连接到YARN集群。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：
- Ap
原创
2024-09-10 07:11:33
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意义：`搭建pycharm远程开发spark 意义在于。我们只需要在pycharm来手动生成执行spark python项目，在linux下默认会生成spark 项目的python文件。不需要在linux下手动新建spark python文件，然后再执行。总之比较方便。版本pycharm 2022 专业版jdk 1.8spark 2.4.4scala 2.12hadoop 2.7.7python解
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2023-12-25 15:13:47
367阅读
在处理 pySpark 和 Jupyter Notebook 结合使用时，可能会遇到一些问题，比如内存不足、环境配置错误等。在这篇博文中，我们将系统地探讨如何从备份策略、恢复流程，到灾难场景、工具链集成和迁移方案等方面解决这些问题。
## 备份策略
为了确保数据安全性，备份是至关重要的环节。我们建议使用以下的思维导图来规划备份策略。
```mermaid
mindmap
root((备份
Spark On Yarn 资源申请流程Client 模式因为是Client模式，所以当我们 Spark-Submit 提交Spark任务的时候， 会直接走到我们的main方法，进行Spark Context 的初始化。Spark Context 初始化的时候会生成两个比较重要的对象DAGSchedule 和 TaskSchedule,TaskSchedule 会进行任务资源的申请，因为我们这里是
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2024-04-12 15:09:51
88阅读
如何在Jupyter中使用PySpark
### 概述
在这篇文章中，我将教你如何在Jupyter中使用PySpark。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一个高级的分布式计算引擎，可以处理大规模数据集。通过使用PySpark，你可以利用Spark的强大功能来进行数据处理、机器学习和大数据分析。
### 步骤概览
下面是在Jupyter中使用PySpar
原创
2024-01-17 09:17:53
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spark-submit命令利用可重用的模块形式编写脚本，并且以编程方式提交作业到Spark。spark-submit命令spark-submit命令提供一个统一的API把应用程序部署到各种Spark支持的集群管理器上，从而免除了单独配置每个应用程序。命令行参数下面逐个介绍这些参数：--master：用于设置主结点URL的参数。
local：用于执行本地机器的代码。Spark运行一个单一的
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2023-08-10 15:07:57
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最近在学习pyspark的开发，遇到些问题记录下。我们在开发pyspark时经常需要进行测试，自己电脑上安装搭建一个spark环境代价有点高，目前有的同事在开发时，通常是开发完把代码贴出到本地测试集群进行测试，因此，能不能借助pycharm里的一个功能，连接本地测试集群的pyspark进行执行呢，经过一番搜索终于实现了这一个功能。新建带有Virtualenv的工程Virtualenv是什么？Pyt
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2023-08-01 15:32:49
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文章目录概述服务端启动Python客户端编程示例 概述接上文 PySpark源码分析之AM端运行流程（Driver） 的最后部分可知，PySpark是通过Py4j来实现与Scala端JVM通信交互的（注：Py4j只用于Driver端Python调用JVM中方法；Executor端是直接通过socket通信的。），PySpark主要提供一层Python API的封装。其过程主要是JVM会开启一个S
1.必备的工具安装 本地笔记上需要安装的几个工具 conda(最好是桌面版) conda选择python版本下安装jupyter notebook 选定版本安装pyspark包conda install pyspark 2.工具书写代码 ...
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2021-10-18 18:33:00
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在使用 Jupyter Notebook 时，许多用户希望下载并配置 PySpark 以便进行大数据分析。本文将详细阐述如何解决“Jupyter 下载 PySpark”这一问题的步骤，结构包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你的环境符合以下要求，特别是安装相应的依赖以获得最佳兼容性。
### 依赖安装指南
| 第三方库
# Jupyter中使用PySpark的入门指南
在大数据时代，Apache Spark作为一种强大的分布式计算框架，已经成为数据处理和分析的重要工具。而PySpark则是Apache Spark的Python API，使得Python开发者能够利用Spark的强大功能。结合Jupyter Notebook的交互性，用户可以更加便捷地进行数据分析和可视化。本篇文章将为您介绍如何在Jupyter中
原创
2024-10-11 03:29:40
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在数据科学与大数据技术的快速发展中，Jupyter Notebook作为一种强大的交互式编程环境，在Python和Spark的结合使用上得到了广泛应用。通过使用Jupyter Notebook和PySpark，用户可以实现数据处理、分析和可视化等功能。以下是关于实现“Jupyter PySpark使用”的详细步骤和心得。
## 环境准备
为了确保Jupyter Notebook与PySpark
# 在Jupyter中运行PySpark的指南
在数据科学和大数据分析中，Jupyter Notebook与Apache Spark的结合越来越受欢迎。通过Jupyter，开发者可以轻松地编写和测试PySpark代码。本文将为刚入门的开发者详细介绍如何在Jupyter中运行PySpark。以下是我们将要遵循的步骤。
## 安装与配置流程
以下是实现“在Jupyter中运行PySpark”的流
