jupyter notebook安装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。

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jupyternotebook 写pyspark

可以使用 PySpark 连接 Jupyter Notebook 来进行 PySpark 编程。首先需要安装 PySpark，然后在 Jupyter Notebook 中创建一个新的 notebook，输入以下代码：

import findspark
findspark.init()

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate()

# 此时可以开始进行 PySpark 编程了

这段代码可以初始化 PySpark，并创建一个 SparkSession 对象，然后就可以在 Jupyter Notebook 中使用 PySpark 了。注意：需要根据自己的环境变量设置 `findspark.init()` 中的参数。

在Jupyter Notebook中PYSPARK_DRIVER_PYTHON: None

在Jupyter Notebook中，`PYSPARK_DRIVER_PYTHON`是一个环境变量，它用于设置Spark Shell或PySpark notebook使用的Python解释器。当你通过`pyspark`命令启动Spark shell或者创建一个PySpark notebook时，这个变量指定的是运行PySpark会话时交互式界面所使用的Python程序。

如果`PYSPARK_DRIVER_PYTHON`被设置为`None`，这通常意味着默认的行为，即系统会自动寻找已经安装的Python解释器，比如`python3`或`python`，来启动Spark。如果你想要指定一个特定的Python版本或者路径，应该将其设置为你期望的完整Python路径，例如：

export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/path/to/your/python3.8

如果你在配置Jupyter Notebook的时候遇到这个问题，可以检查一下你的环境中是否已经安装了Python，并确认它的路径是正确的，或者直接将该变量设置成Jupyter notebook所在的Python解释器路径。