有时我们需要在 Python 中使用 zip 文件，而在1.6版中，Python 就已经提供了 zipfile 模块可以进行这样的操作。不过 Python 中的 zipfile 模块不能处理多卷的情况，不过这种情况并不多见，因此在通常情况下已经足够使用了。下面我只是对一些基本的 zipfile 操作进行了记录，足以应付大部分的情况了。zipfile 模块可以让你打开或写入一个 zip 文件。比如：
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2023-11-03 12:40:27
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# 如何在 Apache Spark 中使用 Python ZIP 文件
在大数据开发中，使用 Python 编写 Spark 应用是一个常见的选择。而有时我们希望将多个 Python 文件打包在一个 ZIP 文件中，以便于管理和分发。但是，如何让 Spark 知道这个 ZIP 文件并正确地运行它？本文将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们将整个过程分为几个步
sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标，为什么我们还要自定义存入redis？1.结合自己的业务，可以将监控页面集成到自己的数据平台内，方便问题查找，邮件告警2.可以在sparkUi的基础上，添加一些自己想要指标统计一、spark的SparkListenersparkListener是一个接口，我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法，Spa
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2023-11-27 10:02:07
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1、Spark运行架构1.1、运行架构 Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构。 如下图所示，它展示了一个Spark 执行时的基本结构。图形中的 Driver 表
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2023-10-04 20:18:19
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在spark上跑python脚本，需要指定python版本时，有如下做法：方法一：在环境变量文件 /etc/profile 中添加指定的pyspark，python的版本export PYSPARK_PYTHON=指定的python路径export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=指定的python路径保存后source一下 /etc/profile ,使之生效方法二：在sp
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2023-05-28 21:46:47
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# Spark Zip算子的实现流程
## 介绍
在Spark中，`zip`算子是一种常用的转换操作，它可以将两个RDD中的元素一一对应地合并成一个新的RDD。这个算子在很多场景下都非常有用，比如将两个RDD中的相关数据进行合并，或者将一个RDD中的元素和一个常量值进行合并等等。在本文中，我将向你介绍如何实现Spark中的`zip`算子。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的流程图，可以帮
原创
2023-12-02 12:58:47
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本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。 Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。通过名为PyS
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2020-07-12 21:03:00
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# Spark 运行 Python：数据处理的利器
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，能够处理大规模数据集。对于数据科学家和开发者而言，Spark 的 Python API（称为 PySpark）使得使用 Python 处理大数据变得易如反掌。本文将介绍如何在 Spark 中使用 Python，通过代码示例帮助大家入门。
## Spark 简介
Apache Spar
原创
2024-09-15 06:01:22
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在spark上运行Python脚本遇到“ImportError: No module name xxxx”这是因为运行Python脚本的集群上的Python环境里缺乏脚本运行需要的依赖。根据所需依赖的不同性质可以分为3类：（1）单个的*.py或者*.py[co]（2）自建模块（3）自包含的依赖项（4）复杂依赖【1】只依赖于单个文件（only depend on a sigle file）（1）可以
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2023-08-14 14:52:36
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所有的Action算子底层都是直接或间接调用了runJob方法触发Action的collect将数据收集到Driver端,并且收集的时候,是按分区编号的顺序进行收集的,所以sort排序后的数据展示出来才能看出是排好序的,collect有一个问题,就是当需要收集的数据太多时,超过内存空间就不会再收集了,因为collect收集过来的数据是存在内存当中的,不会溢写到磁盘,所以用这种方法展示数据,可能会导
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2023-08-21 17:06:39
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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
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2023-08-11 17:50:58
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一、Spark安装1.检查基础环境hadoop,jdk 2.下载spark3.解压，文件夹重命名、权限4.配置文件编辑配置文件，在文件中加上export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)保存配置文件后，就可以启动、运行Spark了若需要使用HDFS中的文件，则使用spark前要启动Hadoop5.
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2023-05-23 16:17:00
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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')
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2023-05-31 16:40:53
328阅读
## 如何在PyCharm中运行Python Spark
### 概述
在这篇文章中，我将向你展示如何在PyCharm中运行Python Spark。作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你完成整个流程，并提供每一步所需的代码及其注释。希望这篇文章能够帮助你顺利实现这个目标。
### 流程概览
首先，让我们来看一下整个过程的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2024-02-20 04:12:45
206阅读
# Spark运行Python代码详细教程
## 1. 概述
在本文中，我将为你介绍如何在Spark中运行Python代码。Spark是一个强大的分布式计算框架，它支持使用Python编写的代码。使用Spark，你可以处理大规模数据集，进行复杂的数据分析和机器学习任务。
本教程将帮助你了解整个过程，并提供详细的步骤和相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下面是整个过程的流程图，可以清晰地了
原创
2023-09-09 16:07:47
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# 如何在Spark中运行Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Spark中运行Python代码。Spark是一个开源的大数据处理框架，支持多种编程语言，包括Python。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，并逐步指导你完成。
## 整个流程
首先，让我们看一下整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化Spark
原创
2024-06-12 05:34:20
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# Spark如何运行Python
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它提供了一个高级API，允许用户使用多种编程语言进行数据处理，包括Python。在本文中，我们将讨论如何在Spark中运行Python代码。
## 安装Spark和Python
在开始之前，我们需要安装Spark和Python。你可以从Spark官方网站下载Spark，并按照官方文档中的
原创
2023-09-04 08:51:50
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Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-13 15:42:44
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Spark 运行环境Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下 Spark 的运行1 Local 模式所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等，之前在 IDEA 中运行代码的环境我
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2023-10-05 16:25:14
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Spark运行环境和架构1. Spark运行环境Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，它被设计在所有常见的集群环境下运行，目前主流环境是基于Hadoop的Yarn环境，docker环境也在慢慢流行起来Spark的运行环境目前分为三种模式:local模式、standalone模式和Yarn模式1.1 local模式local模式是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark程序的环境，一般用
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2023-08-06 12:11:09
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