Python小案例（九）PySpark读写数据有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的利用PySpark读写H
转载
2023-09-23 16:24:08
170阅读
# 使用Spark调用外部JAR包的流程
## 1. 确定外部JAR包的路径和名称
首先，你需要确定要调用的外部JAR包的路径和名称。这个JAR包可能是你自己编写的，也可以是其他开发者提供的。
## 2. 导入Spark依赖
在你的项目中，你需要导入Spark相关的依赖，以便能够使用Spark的功能。具体的依赖版本可以根据你的项目需要进行选择。
```scala
// 导入Spark核心
原创
2023-09-20 12:36:52
383阅读
# 调用jar包 import jpype #pip install jpype1 import os jarpath = os.path.join(os.path.abspath('.'), 'E://PycharmProjects//GUI//java//untitled.jar') #jar包
原创
2023-05-16 23:15:18
118阅读
这篇文章主要介绍python运行js文件的方法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
转载
2023-07-03 12:55:47
148阅读
1.RDD介绍： RDD，弹性分布式数据集，即分布式的元素集合。在spark中，对所有数据的操作不外乎是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后，Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中，并将操作并行化。 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节
转载
2024-07-02 08:03:50
29阅读
python调用java的jar包方法更新时间：2018年12月15日 12:57:24 作者：h_jlwg6688今天小编就为大家分享一篇python调用java的jar包方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧如下所示：from jpype import *
jvmPath = getDefaultJVMPath()
jars = ["./Firstmaven-1.
转载
2023-07-21 15:27:12
132阅读
一、 部署本地spark环境1.下载并安装好jdk1.8，配置完环境变量。2.Spark环境变量配置下载：http://spark.apache.org/downloads.html 我下载的是spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz,spark版本是2.3，对应的hadoop版本是2.7.解压配置系统环境变量： 将F:\spark-2.3.0-bin-hadoop2
通常我们将spark任务编写后打包成jar包，使用spark-submit进行提交，因为spark是分布式任务，如果运行机器上没有对应的依赖jar文件就会报ClassNotFound的错误。但是在开发阶段需要多次尝试上传到集群进行测试，如果采用jar-with-dependencies的形式，每次jar包都很大，上传会需要等好久，怎么办？参照
转载
2023-09-01 11:54:41
139阅读
# Spark Jar：分布式大数据处理的核心
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。为了有效地使用 Spark，我们需要将代码打包成 Jar 文件。Jar 文件不仅是 Java 项目必不可少的构件，也是 Spark 应用程序的主要形式。
## 什么是 Spark Jar？
Spark Jar 是指将 Spark 应用程序的代码及其依赖项打包成一个
前言当我们开发的Spark Application变得越来越复杂，依赖的jar包越来越多时，难免会碰到jar包冲突的问题。举个例子：我们的业务代码用到了一个第三方库，好比：guava（虽然好用，但是版本间的兼容性差的一坨翔）Spark本身也依赖了guava，但是和业务代码中依赖的guava版本不同这种情况下，把我们的Spark Application提交到集群里执行，很有可能因为版本问题导致运行出
转载
2023-08-01 13:34:21
255阅读
Python 与 Spark 集成时，使用 JAR 包可以极大地提升大数据处理的性能和灵活性。本篇文章将记录如何在 Python 环境中使用 Spark JAR 包的全过程，从环境配置到生态集成，尽量贡献一个全面的解决方案。
## 环境配置
首先，需要确保Python环境中安装了Apache Spark，并且安装了一些必要的依赖包。
### 依赖版本表格
| 依赖项 | 版
a="username"import jpypefrom jpype import *""" !第一步 python查看版本 是 32 位还是 64位 ！第二步 下载jre官网的 压缩包 ！可以写代码使用啦"""a = u'D:\\temp\\jre1.8.0_181_32\\bin\\client\\jvm.dll' # jvm.dll启动成功jpype....
原创
2022-08-01 15:33:11
170阅读
# Python 调用 Java JAR 文件的流程
在实际开发中，可能会遇到需要将 Python 脚本与 Java 编写的程序进行交互的情况。此时，我们可以通过调用 Java 的 JAR 文件来实现。下面将详细介绍这一过程的步骤及每一步的实现方法。
## 集成流程
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------------
Python调用Java的jar依赖是一个常见的需求，通过以下步骤，你可以实现这个功能。
## 整体流程
以下是实现Python调用Java的jar依赖的整体流程：
```mermaid
erDiagram
Python -->> Java: 调用jar依赖
Java -->> Jar: 执行业务逻辑
Jar -->> Java: 返回结果
Java -->>
原创
2024-02-05 04:31:03
79阅读
# 教你如何实现“Python调用Java Jar包”
## 流程步骤
下面是实现“Python调用Java Jar包”的整个流程，可以用以下表格展示：
```mermaid
erDiagram
Python --> Java: 调用Java Jar包
```
1. **下载所需工具和库**
首先，你需要下载并安装以下工具和库：
- JDK（Java D
原创
2024-02-24 05:57:45
77阅读
一、场景：是时候接口测试有写加密解密。用python写出来比较费事，费时。直接把开发的加密jar包哪来调用就好了 二、安装 pip install jpype1 三、调试环境是否通，代码如下： # *_*coding:utf-8 *_* # @Author : zyb import jpype #自
原创
2022-07-16 01:27:52
414阅读
### 如何使用Python提交Spark JAR包
在大数据时代，Apache Spark因其高效的计算能力而受到广泛使用。很多时候，我们需要通过Python提交Spark JAR包来完成一些具体的任务。本文将指导你如何实现这一目标。
#### 提交Spark JAR包的流程
以下是提交Spark JAR包的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-19 04:58:05
22阅读
import os
import jpypedef open_jvm():
“”“开启Java虚拟机(JVM)”""
# # 获取jvm.dll 的文件路径
# jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath()
jpype.startJVM("-ea", convertStrings=True)def add_jars_directory(path):
“”“从
转载
2023-08-22 19:11:52
134阅读
一、安装Spark1、检查基础环境hadoop,jdkecho $JAVA_HOME
java -version
start-dfs.sh
jps2、下载、解压、配置spark此步骤实验前已经完成，故跳过。3、环境变量gedit ~/.bashrc #编辑
source ~/.bashrc #生效4、试运行Python代码pyspark #启动pyspark运行测试print('spark')
转载
2023-05-31 16:40:53
328阅读
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
转载
2023-08-11 17:50:58
89阅读
