现在是2021年6月，我在网上能搜到的教程或博客都是离现在有一段时间了的，老教程最让人头疼的就是版本选择问题，我前前后后大概花了10个小时才把pyspark装好，中间还去翻了翻命令行的原理，甚至一度想转linux了。总之是想在这里给出我的版本选择，希望能帮到 最近PYSPARK on WINDOWS = Python3.8(Anaconda) + JDK1.8.0_291 + Hadoop2.7.
版本信息：Centos7 + Hadoop 2.7.2 + Spark 1.6.2 + Scala 2.11.8Hadoop + Spark 集群搭建系列文章，建议按顺序参考：Hadoop & Spark 集群搭建 理念思想 (不用点了，就是本文)Hadoop 2.7.2 集群搭建－预备工作Hadoop 2.7.2 集群搭建Spark 1.6.2 + Hadoop 2.7.2 集群搭建友情
Spark 支持多种集群管理器（Cluster Manager），分别为：Standalone：独立模式，Spark 原生的简单集群管理器，自带完整的服务，可单独部署到 一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统，使用 Standalone 可以很方便地搭建一个 集群；Hadoop YARN：统一的资源管理机制，在上面可以运行多套计算框架，如 MR、Storm 等。根据 Driver 在集群中的位置
# 在集群中部署 PySpark Jupyter Notebook 的指南
在数据科学领域中，使用 PySpark 进行大规模数据处理变得越来越流行。通过 Jupyter Notebook，用户可以更加直观地交互和可视化数据。本文将指导你如何在集群中部署 PySpark Jupyter Notebook。
## 流程概览
以下是整个部署流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-18 05:00:20
130阅读
写在前面上一篇，我们从零开始搭建好了ClouderaManager的安装环境。 接下来，我们开始安装大数据生态组件，并对CDH的一些告警进行调试。一、创建集群并安装HDFS服务安装步骤： 选择功能授权版本 ->> 创建集群 ->> 为集群添加服务1. 版本选择1.1 使用默认用户名密码登录CM用户名：admin
密码：admin1.2 登录成功来到环境界面-继续1.3 接受
转载
2023-10-10 15:16:14
235阅读
PXE引导安装ubuntu 18.04.21.PXE基本概念2.PXE服务器搭建步骤详解2.1 实验环境2.2 PXE Server安装相关服务2.3 配置DHCP服务（主要是两个文件）2.4 配置TFTP服务2.5 配置HTTP2.6 配置NFS2.7 配置PXE 启动文件2.8 添加启动镜像2.9 Preseed文件内容 1.PXE基本概念PXE (preboot execute envir
转载
2023-11-24 00:05:48
330阅读
远程连接服务器jupyter notebook运行pyspark步骤流程步骤一 xshell连上服务器后修改jupyter notebook配置文件：1）创建并编辑config file，取消注释并设置IP，以及设置禁止自动打开浏览器。2）打开配置文件后找到如下设置，==**注意取消注释**==，并修改以下内容：步骤二 Xshell配置隧道属性：步骤三 服务器运行jupyter notebook
《PySpark大数据分析实战》-07.Spark本地模式安装《PySpark大数据分析实战》-07.Spark本地模式安装前言Spark本地模式安装使用交互式pyspark运行代码使用spark-submit提交代码结束语 《PySpark大数据分析实战》-07.Spark本地模式安装前言大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第2节的内容：Spark本地模式安装。Sp
# 如何在 JupyterLab 中实现 PySpark 集群
随着大数据技术的快速发展，PySpark 已经成为数据科学领域的重要工具。本文将指导你如何在 JupyterLab 中搭建 PySpark 集群。整个过程会分解为几个步骤，通过每一步的详细代码和注释进行解释。
## 整体流程
下面是实现 JupyterLab 和 PySpark 集群的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 06:16:30
105阅读
# Pyspark 连接集群
在使用Pyspark进行分布式计算时，连接到集群是一个关键的步骤。连接到集群后，我们可以利用集群上的计算资源进行大规模的数据处理和分析。本文将介绍如何使用Pyspark连接到集群，并提供代码示例来帮助读者理解和实践。
## 什么是Pyspark？
Pyspark是Apache Spark的Python API。Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大
原创
2024-02-05 11:16:26
68阅读
PySpark是Apache Spark在Python中的接口。它不仅允许您使用Python api编写Spark应用程序，而且还提供了用于在分布式环境中交互分析数据的PySpark shell。PySpark支持Spark的大部分特性，如Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLlib(机器学习)和Spark Core。Spark SQL and DataFrame Spa
转载
2024-04-09 13:25:45
119阅读
# 如何实现 PySpark 集群列表
在现代数据处理和分析任务中，PySpark 是一个强大的数据处理工具，广泛应用于大规模数据集的处理。对于初学者而言，理解如何实现 PySpark 集群的列表是至关重要的。本文将详细介绍流程，并提供相应的代码示例，以帮助您快速上手。
## 流程概述
首先，我们将整个任务分解为几个步骤。以下是实现 PySpark 集群列表的主要步骤概述：
| 步骤 |
# Spark 集群与 PySpark 入门指南
## 引言
大数据技术迅速发展，Apache Spark 作为一款广泛使用的大数据处理和分析框架，以其高效的并行计算和灵活的数据处理能力，受到了越来越多数据科学家的青睐。本文将围绕 Spark 集群与 PySpark，介绍相关的概念、架构，并提供一些基础的代码示例，帮助读者快速上手。
## 什么是 Spark 集群？
Spark 集群是由多
软件1、anaconda（python3.6）2、spark-2.4.3-bin-hadoop2.7（spark版本要和集群上的一样）3、JDK1.8python环境配置pip install pyspark这里如果遇到安装超时的情况采用以下命令pip --default-timeout=100 install pyspark 或pip --default-timeout=10
转载
2024-01-24 21:22:26
60阅读
原文作者：李海强 前言
Spark是一个开源的通用分布式计算框架，支持海量离线数据处理、实时计算、机器学习、图计算，结合大数据场景，在各个领域都有广泛的应用。Spark支持多种开发语言，包括Python、Java、Scala、R，上手容易。其中，Python因为入门简单、开发效率高(人生苦短，我用Python)，广受大数据工程师喜欢，本文主要探讨Pyspark的工作原理。 环境准备
转载
2023-08-06 21:40:25
412阅读
执行pyspark报错env: ‘python’: No such file or directory问题这学期学大数据分析与内存计算，在搭建spark环境前期遇到了一些问题，零零散散的，统计并记录一下。这两天很感谢我的上官老师，还有热心帮助我的同学！问题一xshell新建会话，建立连接，没有ssh警告，导致无法连接解决办法： 我很懒，方法如下图： 下面这句话需要先在linux系统上执行，然后再去
转载
2024-03-03 15:44:29
57阅读
一、Hadoop与spark区别Hadoop虽然已经成为大数据技术的事实标准，但其本身存在很多缺陷。比如，mapreduce计算模型延迟过高，无法实现实时快速计算的需求，只适用于离线批处理，I/O磁盘开销大。 spark在借鉴mapreduce优点同时，很好解决了mapreduce存在的缺陷：
转载
2024-01-12 00:34:56
112阅读
# PySpark连接Spark集群详细步骤
## 1. 简介
在开始之前，我们先来了解一下PySpark和Spark集群的概念。
### PySpark
PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了访问和操作Spark集群的功能。通过PySpark，我们可以在Python中使用Spark的各种功能，如分布式数据处理、机器学习和图计算等。
### Spark集群
原创
2023-10-09 04:40:24
1455阅读
1评论
# PySpark连接Spark集群的步骤及代码示例
## 1. 配置Spark集群
在开始连接PySpark到Spark集群之前，首先需要确保你已经配置好了Spark集群，在集群中有可用的资源管理器（比如YARN或者Mesos）。
## 2. 安装PySpark
确保你的环境中已经安装了PySpark，可以通过pip来安装：
```bash
pip install pyspark
```
原创
2024-05-08 09:56:39
199阅读
# Python与PySpark集群配置科普
在大数据分析和处理的领域中，Apache Spark是一个流行的开源计算框架，而PySpark则是其Python API。通过使用PySpark，数据科学家和工程师可以利用Python的简洁性和强大功能来处理海量数据。本文将介绍PySpark集群的基本配置以及相关的代码示例。
## 1. 什么是PySpark？
PySpark是Apache Sp
