使用pysark的环境变量
时间: 2023-12-25 16:56:22 浏览: 19
可以使用以下方式在PySpark中设置环境变量:
1. 使用os.environ
```python
import os
from pyspark.sql import SparkSession
os.environ["MY_VAR"] = "my_value"
spark = SparkSession.builder.appName("myApp").getOrCreate()
```
2. 使用SparkConf
```python
from pyspark.sql import SparkSession, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("myApp").set("spark.executorEnv.MY_VAR", "my_value")
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()
```
3. 通过spark-submit命令设置
```bash
spark-submit --conf spark.executorEnv.MY_VAR=my_value my_script.py
```
相关问题
pysark连接数据库
要使用 PySpark 连接数据库,您需要使用相应的 JDBC 驱动程序。以下是一个示例代码,展示了如何使用 PySpark 连接 MySQL 数据库:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PySparkJDBC").getOrCreate()
# 配置 JDBC 连接信息
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
properties = {
"driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
"user": "myusername",
"password": "mypassword"
}
# 读取数据库表中的数据
df = spark.read.jdbc(url=url, table="mytable", properties=properties)
# 显示 DataFrame 中的数据
df.show()
# 关闭 SparkSession
spark.stop()
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个 SparkSession,然后配置了 JDBC 连接信息,包括 JDBC 驱动程序、数据库 URL、用户名和密码。接着,我们使用 `read.jdbc()` 方法从数据库表中读取数据,并将其保存在 DataFrame 中。最后,我们使用 `show()` 方法显示 DataFrame 中的数据。最后,我们使用 `stop()` 方法关闭 SparkSession。
请注意,上面示例中的 JDBC 驱动程序和数据库连接信息是示例数据,您需要根据您自己的实际情况进行修改。