pyspark运行在哪里
时间: 2024-04-22 13:25:00 浏览: 16
pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库,它运行在Apache Spark上。Apache Spark是一个快速、通用的分布式计算引擎,可进行大规模数据处理和分析。pyspark通过Spark的分布式计算能力,提供了Python编程接口,使得开发人员可以使用Python语言进行数据处理、机器学习和大数据分析等任务。
相关问题
juptyer pyspark怎么运行在yarn上
要在YARN上运行Jupyter PySpark,请执行以下步骤:
1. 安装Hadoop和Spark:在YARN上运行Jupyter PySpark需要先安装Hadoop和Spark。您可以在安装Hadoop和Spark之前选择安装Hadoop和Spark的分布式版本。
2. 安装Jupyter:要安装Jupyter,请使用以下命令:
```
pip install jupyter
```
3. 安装PySpark内核:要在Jupyter中使用PySpark,您需要安装PySpark内核。您可以使用以下命令安装PySpark内核:
```
pip install pyspark
```
4. 配置Spark:要在YARN上运行Jupyter PySpark,您需要配置Spark以使用YARN作为资源管理器。要配置Spark,请编辑spark-defaults.conf文件,并添加以下两行:
```
spark.master yarn
spark.submit.deployMode client
```
5. 启动Jupyter:要启动Jupyter,请使用以下命令:
```
pyspark
```
6. 访问Jupyter:在您的浏览器中打开Jupyter的URL,即可开始使用Jupyter PySpark。
如何在pyspark中运行py文件
在 PySpark 中运行 Py 文件需要使用 `spark-submit` 工具。以下是一个简单的示例:
假设我们有一个名为 `my_script.py` 的 Python 文件,我们希望在 PySpark 中运行它。请按照以下步骤操作:
1. 启动 PySpark
在终端中输入以下命令来启动 PySpark:
```
pyspark
```
2. 将 Py 文件上传到 Hadoop HDFS
将 `my_script.py` 文件上传到 Hadoop HDFS。例如,可以使用以下命令将文件上传到 Hadoop HDFS:
```
hdfs dfs -put /path/to/my_script.py /user/hadoop/
```
3. 使用 spark-submit 运行 Py 文件
在终端中,使用以下命令运行 Py 文件:
```
spark-submit --master yarn /user/hadoop/my_script.py
```
完成后,Py 文件将在集群上运行,并且您将看到 PySpark 日志输出。