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
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径
本人习惯用pycharm开发，并且喜欢notebook以及anaconda自带的各种库，开发起来方便很多，所以在安装好spark后，修改了默认的python编译器到anaconda下，可以在notebook和pycharm中使用spark，全部安装完成花了点时间，所以记录一下。1、下载并安装pycharm，这个自己下载吧：https://www.jetbrains.com/pycharm/，安装好
概述本文介绍RDD的Shuffle原理，并分析shuffle过程的实现。RDD Shuffle简介spark的某些操作会触发被称为shuffle的事件。shuffle是Spark重新分配数据的机制，它可以对数据进行分组，该操作可以跨不同分区。该操作通常会在不同的执行器(executor)和主机之间复制数据，这使shuffle成为复杂且非常消耗资源的操作。Shuffle背景为了理解shuffle过程
在我们学习时更多的是用伪分布式环境来进行操作，以下就是伪分布式Hadoop+Spark安装与配置centos：7.4jdk：1.8hadoop：2.7.2scala：2.12.13spark：3.0.11、配置虚拟机下载centos-7，安装虚拟机1、配置静态ipvi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE=Ethernet
PROXY_M
Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在过去一年的时间里，发布了4个版本（Spark 1.3到Spark 1.6），各版本都添加了数以百计的改进。给Spark贡献过源码的开发者数量已经超过1000，是2014年年末人数的两倍。据我们了解，不管是大数据或小数据工具方面，Spark目前是开源项目中最活跃的。对Spark的快速成长及社区对Spark项目的重视让我们
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2023-09-05 14:17:39
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准备工作查看操作系统的版本信息：计算机>>右键“属性”>>查看版本信息，如Windows10专业版64位。1安装Anaconda1.1 下载注意选择与操作系统匹配的版本，截止写本教程时，官方版本为Anaconda5.0.1，内部封装的为Python3.6，也可根据需要下载封装其他版本Python的Anaconda3下载地址为：https://www.anaconda.com
虚拟环境安装前准备：安装pip(如以安装请掠过)：pip下载地址下载的pip包要在linux系统下通过tar命令 来解压 在 windows下解压的能安装但不能正常使用(今天要讲的是创建虚拟环境所以详细安装过程请自行百度)pip安装中可能遇到的问题1.pip不是内部或外部命令(需要配置环境变量，请自行百度解决，这里不在细述)pip不是内部或外部命令然后给pip升级(可有可无步骤)：升级
python中有一个很厉害的库可以直接将写好的python代码打包成可执行的.exe文件，生成好的文件不需要python运行环境和pycharm等IDE就可以直接双击运行1.首先安裝 pyinstaller 库：pip install pyinstallerpython3.8直接用这个安装pyinstallerpip install http
本文主要演示如何通过Python对Spark的RDD进行编程，只列出了一些常用的RDD操作接口，完整的功能，请参考官方文档
演示环境说明 RDD的详细介绍操作系统：Ubuntu 12.04 部署环境：1.6单机版演示环境：pyspark测试语言：PythonTransformation
map
概述：map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的R
当在ubuntu中安装了多个python版本的情况下，可以设置一个默认的版本。方法一：在终端中运行的时候，输入 python2.5 或者 python2.6进入不同的版本;方法二：在你的*.py文件中用 ＃!/usr/bin/python 来指定程序的解释器版本;方法三：用软链接修改/usr/bin/python这个快捷方式的指向$ sudo rm /usr/bin/python$ s
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2023-05-29 13:52:04
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1. 环境信息1.1 系统版本信息lsb_release2.1 spark和python 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的版本为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
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
本文介绍在单节点下如何设置pyspark所调用的python的版本。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
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2023-06-11 14:55:12
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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
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2023-06-15 09:51:21
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# Spark与Python的兼容性
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用、可扩展的大数据处理平台。Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。在本文中，我们将重点讨论Spark与Python的兼容性。
## Spark与Python的兼容性概述
Spark使用PySpark作为其Python API。PySpark是一个Py
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。由于旧版本的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.
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2023-07-05 19:51:22
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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
#encoding=utf-8
#http://python.jobbole.com/85231/
#作用域
a=1
def A(a):
a=2
print 'A:',adef B():
print 'B:',a
A(a)
print '外部：',a
B()
#函数内的赋值无法改变函数外的值
'''
A: 2
外部： 1
B: 1
'''
#局部作用域
def func():
一、工具准备:1)、安装pyinstaller需要以这个包为基础。也就是基础软件包。pyWin32包。下载对应的pyWin32安装包>>地址: https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/Build%20220/ 在该地址下载。就OK。
需要说明的是，下载的安装包必须和你电脑安装的python版本相同。如:
Python学习——总结模块安装starry • 2020 年 04 月 12 日这里总结常见的python安装方式：1. 使用pip或者conda安装1.1 普通安装这是最常用的方法，pip是Python安装自带的安装程序，conda则是anaconda安装：pip install site-packageconda install site-packagesite-pack
