spark中怎么升级python版本

你可以在终端中使用以下命令来升级 Python：

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools
pip install --upgrade dgl

然后你可以使用以下命令将 Python 版本更改为你想要的版本：

conda install python=<version>

如果你使用的是虚拟环境，则应首先激活环境，然后再执行上述命令。

相关问题

如何将spark集群中的python 版本升级

要升级Spark集群中的Python版本，需要按照以下步骤操作：

1. 确认新的Python版本是否与Spark兼容。可以查看Spark官方文档查看支持的Python版本。

2. 在所有的集群节点上安装新的Python版本。可以使用系统自带的包管理器或者手动安装。

3. 在每个节点上配置环境变量，使其指向新的Python版本。可以通过修改.bashrc或.profile文件来设置环境变量。

4. 在Spark配置文件中添加以下配置项：

spark.executorEnv.PYTHONPATH=/path/to/new/python/bin
spark.yarn.appMasterEnv.PYTHONPATH=/path/to/new/python/bin

其中，/path/to/new/python/bin是新Python版本的安装路径。

5. 重新启动Spark集群。

这样就可以将Spark集群中的Python版本升级到新的版本了。

如何设置spark的默认python版本

在Ubuntu上，您可以使用`update-alternatives`命令来设置默认的Python版本。具体步骤如下：

1. 查看已有的Python版本

可以使用以下命令查看已安装的Python版本：

ls /usr/bin/python*

2. 添加Python版本

如果您需要添加新的Python版本，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install python3.x

其中，`x`为您需要安装的Python版本号。

3. 切换默认Python版本

使用以下命令打开`update-alternatives`配置界面：

sudo update-alternatives --config python

在界面中选择您想要设置为默认Python版本的选项，然后按Enter键确认。

4. 验证默认Python版本

使用以下命令验证默认Python版本是否生效：

python --version

如果输出的版本号与您设定的版本号相同，则说明设置成功。

在设置完默认Python版本后，您可以按照前面回答的问题来选择合适的Spark版本。