pyspark 条件_pyspark

win7 + spark + hive + python集成

通过win7使用spark的pyspark访问hive

1、安装spark软件包

2、复制mysql驱动

3、复制hadoop配置目录到spark的conf下

4、复制hadoop和hive的配置文件到conf下

5.1、在pyspark脚本中添加HADOOP_CONF_DIR环境变量，指向hadoop配置目录

set HADOOP_CONF_DIR=D:\myprogram\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\conf\ha

5.2、以下也要配置

set HADOOP_CONF_DIR=D:\myprogram\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\conf\ha

6、修改hdfs目录权限

[centos@s101 ~]$ hdfs dfs -chmod -R 777 /user

7、在win7启动pyspark shell，连接到yarn，在bin下

pyspark --master yarn

8、测试

>>> rdd1 = sc.textFile("/user/centos/myspark/wc")>>> rdd1.flatMap(lambda e:e.split(" ")).map(lambda e:(e,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).collect()

[(u'9', 3), (u'1', 2), (u'3', 3), (u'5', 4), (u'7', 3), (u'0', 2), (u'8', 3), (u'2', 3), (u'4', 3), (u'6', 4)]>>> for i in rdd1.flatMap(lambda e:e.split(" ")).map(lambda e:(e,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).collect():print i

...

(u'1', 2)

(u'9', 3)

(u'3', 3)

(u'5', 4)

(u'7', 3)

(u'0', 2)

(u'8', 3)

(u'2', 3)

(u'4', 3)

(u'6', 4)>>> spark.sql("show databases").show()+------------+

|databaseName|

+------------+

| default|

| lx|

| udtf|

+------------+

IDEA中开发pyspark程序：前提是以上步骤完成

1、创建java或scala模块

2、进入项目结构(设置右侧)--左侧点modules--选myspark--右键add，python支持

点击python，指定解释器

3、在配置中指定环境变量

1、进入设置界面

2、如下配置

4、导入spark的python核心库

5、测试

安装：pip install py4j

#coding:utf-8#wordcountfrompyspark.context import SparkContextfrompyspark import SparkConf

conf= SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("")

sc= SparkContext(conf=conf)

rdd1= sc.textFile("/user/centos/myspark/wc")

rdd2= rdd1.flatMap(lambda s:s.split(" ")).map(lambda s:(s,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)

lst=rdd2.collect()for i inlst:

print(i)

#sparksqlfrom pyspark.sql import *spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate()

arr= spark.sql("show databases").show()if __name__ == "__main__":

pass

总结

以上是生活随笔为你收集整理的pyspark 条件_pyspark的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。