在 Windows 上安装 PySpark 保姆级教程
在本文中,云朵君将和大家一起学习如何在 Windows 上安装和运行 PySpark,以及如何使用 Web UI 启动历史服务器和监控 Jobs。
安装 Python 或 Anaconda 发行版
从
Python.org
或
Anaconda 发行版
下载并安装 Python, 其中包括 Python、Spyder IDE 和 Jupyter notebook。我建议使用 Anaconda,因为它很受机器学习和数据科学社区的欢迎和使用。
推荐使用 Anaconda 安装 PySpark 并运行 Jupyter notebook。
安装 Java 8
要运行 PySpark 应用程序,需要 Java 8 或更高版本,因此从
Oracle
下载 Java 版本并将其安装在系统上。
安装后设置 JAVA_HOME 和 PATH 变量。
JAVA_HOME = C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_201
PATH = %PATH%;C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_201\bin
在 Windows 上安装 PySpark
PySpark 是一个用 Python 编写的 Spark 库,用于使用 Apache Spark 功能运行 Python 应用程序。所以没有 PySpark 库可供下载。一切只需要 Spark。按照以下步骤在 Windows 上安装 PySpark。
1. 在Spark下载页面,选择
Download Spark (第3点)
链接进行下载。如果你想使用其他版本的 Spark 和 Hadoop,请从下拉列表中选择你想要的版本,第 3 点上的链接会更改为所选版本,并为你提供更新的下载链接。
2. 下载后,解压二进制文件并将底层文件夹复制
spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
到
c:\apps
3. 现在设置以下环境变量。
SPARK_HOME = C:\apps\spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
HADOOP_HOME = C:\apps\spark-3.0.0-bin-hadoop2.7
PATH=%PATH%;C:\apps\spark-3.0.0-bin-hadoop2.7\bin
如果你还不知道如何在 Windows 上添加或编辑环境变量,请按照以下步骤操作。
1.打开 编辑系统环境变量 窗口,在 高级 选项卡下选择 环境变量 。
2.在以下环境变量屏幕上,通过选择
新建
选项添加
SPARK_HOME
、
HADOOP_HOME
及
JAVA_HOME
在 Windows 上安装 winutils.exe
从winutils 下载 winutils.exe 文件 ,并将其复制到
%SPARK_HOME%\bin
文件夹中。Winutils 对于每个 Hadoop 版本都不同,因此请从下载正确的版本。
PySpark shell
现在打开命令提示符并键入 pyspark 命令以运行 PySpark shell。应该在下面看到类似的内容。
http://localhost:4041/
访问。
Web UI
Apache Spark 提供了一套 Web UI(Jobs, Stages, Tasks, Storage, Environment, Executors, and SQL)来监控 Spark 应用程序的状态。
历史服务器
历史服务器,记录你通过 spark-submit、pyspark shell 提交的所有 PySpark 应用程序。在开始之前,首先需要设置以下配置
spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.history.fs.logDirectory file:///c:/logs/path
现在,通过运行在 Linux 或 Mac 上启动历史服务器。
$SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh
如果在 Windows 上运行 PySpark,可以通过启动以下命令来启动历史服务器。
$SPARK_HOME/bin/spark-class.cmd org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer
默认情况下,历史服务器监听 18080 端口,你可以使用
http://localhost:18080/
从浏览器访问它。
通过单击每个 App ID,将在 PySpark Web UI 中获取应用程序的详细信息。
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