pyspark配置环境变量

要配置pyspark的环境变量，你可以按照步骤进行操作：

1. 首先，下载pyspark。你可以从Spark官方网站上下载pyspark的安装包。

2. 安装完成后，创建一个名为`SPARK_HOME`的环境变量，并将其值设置为pyspark的安装路径。例如，如果你的pyspark安装在`D:\spark\spark-3.2.1-bin-hadoop3.2`，那么`SPARK_HOME`的值应设置为`D:\spark\spark-3.2.1-bin-hadoop3.2`。

3. 接下来，将pyspark的bin目录添加到系统的Path环境变量中。找到系统的环境变量设置，将`%SPARK_HOME%\bin`添加到Path环境变量的末尾。

4. 配置完成后，打开终端，输入`spark-shell`命令来启动pyspark。如果出现了与图一相似的界面，说明环境变量配置成功。

需要注意的是，上述步骤适用于在命令行中使用pyspark。如果你想在集成开发环境(IDE)中运行pyspark代码，可以根据自己使用的IDE进行相应的配置。例如，在VS Code中，你可以安装Jupyter插件来运行pyspark代码。

希望这些信息对你有所帮助。如有其他问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pyspark的环境配置](https://blog.csdn.net/liuwff/article/details/105492749)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pyspark基础学习——环境配置](https://blog.csdn.net/qq_55054198/article/details/125789609)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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