坑很多,直接上兼容性最佳的命令,将python包上传到hdfs或者file:/home/xx/(此处无多余的/)# client 模式 $SPARK_HOME/spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 2 \ --conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径
本人习惯用pycharm开发,并且喜欢notebook以及anaconda自带的各种库,开发起来方便很多,所以在安装好spark后,修改了默认的python编译器到anaconda下,可以在notebook和pycharm中使用spark,全部安装完成花了点时间,所以记录一下。1、下载并安装pycharm,这个自己下载吧:https://www.jetbrains.com/pycharm/,安装好
转载 2023-10-24 21:55:49
87阅读
在我们学习时更多的是用伪分布式环境来进行操作,以下就是伪分布式Hadoop+Spark安装与配置centos:7.4jdk:1.8hadoop:2.7.2scala:2.12.13spark:3.0.11、配置虚拟机下载centos-7,安装虚拟机1、配置静态ipvi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 TYPE=Ethernet PROXY_M
概述本文介绍RDD的Shuffle原理,并分析shuffle过程的实现。RDD Shuffle简介spark的某些操作会触发被称为shuffle的事件。shuffle是Spark重新分配数据的机制,它可以对数据进行分组,该操作可以跨不同分区。该操作通常会在不同的执行器(executor)和主机之间复制数据,这使shuffle成为复杂且非常消耗资源的操作。Shuffle背景为了理解shuffle过程
# 在ODPS上使用Spark指定JAR包版本的操作指南 在使用阿里云的ODPS(Open Data Processing Service)平台时,除了熟悉ODPS SQL和基本的数据处理技术外,理解如何在Spark作业中指定JAR包版本也是十分重要的。本文将详细介绍如何在ODPS上运行Spark任务并指定所需的JAR包版本,并且将提供一些示例代码。 ## 什么是ODPS和Spark? OD
原创 27天前
27阅读
Apache Spark在2015年得到迅猛发展,开发节奏比以前任何时候都快,在过去一年的时间里,发布了4个版本Spark 1.3到Spark 1.6),各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000,是2014年年末人数的两倍。据我们了解,不管是大数据或小数据工具方面,Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
转载 2023-09-05 14:17:39
145阅读
本文主要演示如何通过PythonSpark的RDD进行编程,只列出了一些常用的RDD操作接口,完整的功能,请参考官方文档 演示环境说明 RDD的详细介绍操作系统:Ubuntu 12.04 部署环境:1.6单机版演示环境:pyspark测试语言:PythonTransformation map 概述:map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的R
准备工作查看操作系统的版本信息:计算机>>右键“属性”>>查看版本信息,如Windows10专业版64位。1安装Anaconda1.1 下载注意选择与操作系统匹配的版本,截止写本教程时,官方版本为Anaconda5.0.1,内部封装的为Python3.6,也可根据需要下载封装其他版本Python的Anaconda3下载地址为:https://www.anaconda.com
当在ubuntu中安装了多个python版本的情况下,可以设置一个默认的版本。方法一:在终端中运行的时候,输入 python2.5 或者 python2.6进入不同的版本;方法二:在你的*.py文件中用 #!/usr/bin/python  来指定程序的解释器版本;方法三:用软链接修改/usr/bin/python这个快捷方式的指向$ sudo rm /usr/bin/python$ s
转载 2023-05-29 13:52:04
473阅读
# Spark版本Python版本的兼容性 在大数据处理和分析的领域中,Apache Spark由于其高效性和灵活性,已成为一种流行的开源框架。Spark的强大之处在于,它支持多种编程语言,包括Java、Scala、R和Python(通过PySpark)。然而,要充分发挥Spark的优势,我们必须了解不同Spark版本Python版本之间的兼容性关系,以实现最佳的性能和功能支持。 ## 1
原创 1月前
68阅读
虚拟环境安装前准备:安装pip(如以安装请掠过):pip下载地址下载的pip包要在linux系统下通过tar命令 来解压  在 windows下解压的能安装但不能正常使用(今天要讲的是创建虚拟环境所以详细安装过程请自行百度)pip安装中可能遇到的问题1.pip不是内部或外部命令(需要配置环境变量,请自行百度解决,这里不在细述)pip不是内部或外部命令然后给pip升级(可有可无步骤):升级
        python中有一个很厉害的库可以直接将写好的python代码打包成可执行的.exe文件,生成好的文件不需要python运行环境和pycharm等IDE就可以直接双击运行1.首先安裝 pyinstaller 库:pip install pyinstallerpython3.8直接用这个安装pyinstallerpip install http
本文介绍在单节点下如何设置pyspark所调用的python版本。环境:已在centos7中安装了spark2.4.0和python3.61.修改spark安装目录下的conf/spark-env.sh文件,在末尾添加export PYSPARK_PYTHON=/opt/python36/python3.62.修改spark安装目录下的bin/pyspark文件,修改下图红色方框的位置,将原来P
转载 2023-06-11 14:55:12
134阅读
常用API讲解-转换操作转换操作:DD的行动操作的结果是具体的数据(一定记住,Spark是惰性运算,只有行动操作cpu才会真正执行计算) 1.collect() #collect()的作用是输出经过转化操作的RDD的所有元素,前边也一直在用,不做举例。 2.count() #计算出RDD中元素的个数 rdd = sc.parallelize([1,2,3]) print(rdd.c
1. 环境信息1.1 系统版本信息lsb_release2.1 sparkpython 信息环境是基于CDH平台配置,其中spark有两个版本,一个默认的为1.6, 一个2.1 。而这时python版本为2.7.5,也是自带的环境。pysparkpyspark22. 安装python 3.6环境目前pyspark支持到python3.6,所以本次就安装python3.6的版本。操作需要在Mas
 pycharm选择python版本1. 打开项目设置(pycharm–>preference) 2. 在打开的页面中,选择project选项,project后面的名字就是打开的当前项目名,如下图所示  3.选择 Project interpreter,如果下拉列表中没有需要的版本,可以通过show all进行添加  选中
安装Python 3.6 在Ubuntu 16.04 LTS 版本由于没有找到收藏功能,直接把博主的文章复制过来,以免以后安装的时候忘了怎么安装在ubuntu 16.04版本中,系统默认安装 了python 2.7和3.5版本,因为系统本身用到python的程序,删除默认的版本又担心系统有问题,那有没有办法同时在安装和使用python 3.6版本呢?下文将一起安装python 3.6并修改原系统的
Python版本升级CentOS 6.3自带的Python版本为2.6,首先需要升级到2.7版本。由于旧版本Python已被深度依赖,所以不能卸载原有的Python,只能全新安装。1.下载Python-2.7.4.tgzwget http://python.org/ftp/python/2.7.4/Python-2.7.4.tgz2. 解压安装,命令如下:1 tar -xvf Python-2.
# Spark支持Python版本 ## 1. 介绍 Apache Spark是一个快速、通用、基于内存的大数据处理系统,能够处理大规模数据并提供高效的数据处理能力。Spark提供了多种编程语言接口,包括Scala、Java、Python和R。其中Python版本的接口被广泛应用于数据科学和机器学习等领域。 本文将介绍SparkPython的支持版本,并提供相关示例代码。 ## 2. S
原创 6月前
95阅读
## Python Spark版本LightGBM 在机器学习和数据科学领域,提高模型性能和处理大规模数据集是一个重要的挑战。LightGBM是一个高性能梯度提升框架,它可以高效地处理大规模数据,并且在训练和预测阶段都表现出色。本文将介绍如何在PythonSpark版本中使用LightGBM,以利用Spark的分布式计算能力,并提高模型的性能。 首先,我们需要安装LightGBM和PySpa
原创 2023-09-27 21:44:36
385阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5