jupyter安装pyspark
时间: 2023-12-21 11:31:22 浏览: 105
以下是安装PySpark内核并在Jupyter Notebook中创建和运行PySpark代码块的步骤:
1. 使用pip命令安装PySpark内核:
```shell
pip install findspark
```
2. 在Jupyter Notebook中创建一个新的Notebook,并在代码块中输入以下代码来配置PySpark环境:
```python
import findspark
findspark.init()
```
3. 接下来,创建一个SparkSession对象,这是与Spark进行交互的入口点:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
```
4. 现在,您可以在Jupyter Notebook中创建和运行PySpark代码块了。例如,您可以使用以下代码创建一个简单的DataFrame并显示其内容:
```python
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Catherine", 29)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.show()
```
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jupyter使用pyspark
1. 首先,需要安装Java环境,可以从官网下载并安装:https://www.java.com/zh-CN/download/
2. 安装Python,建议使用Anaconda,可以从官网下载并安装:https://www.anaconda.com/products/individual
3. 安装pyspark,可以通过pip命令安装:pip install pyspark
4. 安装完成后,打开jupyter notebook,新建一个notebook,输入以下代码进行测试:
```
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
df = spark.read.csv("test.csv", header=True)
df.show()
```
其中,test.csv是一个csv文件,可以自行准备。运行代码后,如果能够正常输出数据,则说明pyspark安装成功。
jupyter 编写pyspark程序放到yarn运行,请给出模板
以下是一个简单的 Jupyter Notebook 模板,用于编写 PySpark 程序并在 YARN 上运行:
1. 首先,导入必要的库和模块:
```python
import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkConf, SparkContext
```
2. 接下来,创建 SparkSession 对象:
```python
conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession.builder.master("yarn").appName("MyApp").getOrCreate()
```
3. 编写 PySpark 程序,并通过 `spark` 对象执行:
```python
# 例如
df = spark.read.csv("data.csv")
df.show()
```
4. 最后,关闭 SparkSession 和 SparkContext:
```python
spark.stop()
sc.stop()
```
完整的 PySpark 程序示例:
```python
import findspark
findspark.init()
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
spark = SparkSession.builder.master("yarn").appName("MyApp").getOrCreate()
# PySpark 程序
df = spark.read.csv("data.csv")
df.show()
spark.stop()
sc.stop()
```
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