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。

相关问题

pyspark推荐系统

PySpark中的推荐系统模块是pyspark.ml.recommendation。这个模块提供了使用ALS（交替最小二乘）算法的推荐系统功能。你可以在官方文档中找到更多关于这个模块的信息，链接是：api/python/pyspark.ml.html#module-pyspark.ml.recommendation。\[1\]

要在终端中使用PySpark的推荐系统模块，你可以按照以下步骤准备数据：
1. 进入到你的Python工作目录，可以使用命令：cd ~/pythonwork/ipynotebook。
2. 输入以下命令来启动PySpark并设置相关参数：
PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" HADOOP_CONF_IR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client pyspark。
3. 准备好你的数据。\[2\]

如果你想在PySpark中使用推荐系统模块进行筛选操作，你可以使用filter函数来筛选出包含特定关键词的行。下面是一个示例代码：

lines = sc.parallelize(\['Spark is very fast', 'My name is Li Lei'\])
# 筛选出含有“Spark”的行，操作为并行
linesWithSpark = lines.filter(lambda line: "Spark" in line)
# 每行并行打印
linesWithSpark.foreach(print)
# 输出结果：Spark is very fast

这段代码会筛选出包含"Spark"关键词的行，并将结果打印出来。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PySpark-推荐系统-RecommenderSystem](https://blog.csdn.net/geek6/article/details/104274739)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于Python Spark的推荐系统](https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/82585607)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [PySpark基本入门（附python代码示例）](https://blog.csdn.net/weixin_54707168/article/details/122757247)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

jupyter知识图谱

### 创建和展示知识图谱

#### 安装必要的软件包
为了能够在 Jupyter Notebook 中创建并展示知识图谱，需要安装一系列工具和支持库。确保已经配置好 Python 环境，并通过命令行执行如下指令来安装所需的依赖项：

pip install jupyter ipykernel neo4j pandas networkx matplotlib seaborn pyvis

这些库分别用于交互式计算环境(Jupyter)，图形数据库连接(Neo4j)，数据处理(Pandas)，以及可视化(NetworkX, Matplotlib, Seaborn 和 PyVis)[^2]。

#### 配置虚拟环境并与 Jupyter 关联
如果希望在一个独立的环境中工作而不影响其他项目，则应该设置一个新的 Python 虚拟环境并将该环境注册到 Jupyter Kernel 列表中以便后续调用:

python -m venv my_kg_env
source my_kg_env/bin/activate  # Windows 用户应使用 `my_kg_env\Scripts\activate.bat`
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install jupyter ipykernel
python -m ipykernel install --name "knowledge_graph" --display-name "Knowledge Graph"

完成上述步骤之后，在启动 Jupyter Notebook 时可以选择名为 “Knowledge Graph” 的内核来进行开发。

#### 连接到 Neo4j 数据库
假设已经在本地或其他地方运行了一个 Neo4j 实例，那么可以通过下面的方式建立与它的连接：

from neo4j import GraphDatabase

uri = "bolt://localhost:7687"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password"))

def run_query(query, params=None):
    with driver.session() as session:
        result = session.run(query, parameters=params)
        records = list(result)
        keys = result.keys()
        data = [{key: record[key] for key in keys} for record in records]
        return pd.DataFrame(data)

query = """
MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n.name AS source, type(r) AS relation, m.name AS target LIMIT 10;
"""
df = run_query(query)
print(df.head())

这段代码展示了如何定义一个简单的查询函数`run_query()` 来获取节点间的关系信息，并将其转换成 Pandas DataFrame 对象方便进一步分析或绘图[^3]。

#### 可视化知识图谱
对于较为复杂的数据集来说，直接查看表格可能不够直观；此时可以借助 NetworkX 或者更高级别的 PyVis 库来进行更加生动形象化的呈现方式：

##### 使用 NetworkX 绘制静态图像
NetworkX 是一款强大的 Python 图论库，适合绘制小型至中型规模的知识图谱结构。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target')
plt.figure(figsize=(12,8))
nx.draw(G, node_size=50, edge_color='gray', alpha=0.5, font_size=9, width=.5)
plt.show()

此部分代码会读取之前从 Neo4j 获取的结果集，并利用 NetworkX 构建无向图模型 G ，最后采用 Matplotlib 展现出来。

##### 使用 PyVis 创建互动式的 HTML 页面
当面对更大体量的数据或是期望获得更好的用户体验时，PyVis 提供了一种基于浏览器端渲染的方法，允许用户缩放和平移整个图表区域内的任意位置。

from pyvis.network import Network

net = Network(notebook=True, height="750px", width="100%", bgcolor="#ffffff", font_color="black")

for index, row in df.iterrows():
    net.add_node(row['source'], label=row['source'])
    net.add_node(row['target'], label=row['target'])
    net.add_edge(row['source'], row['target'])

net.toggle_physics(True)
net.show("example.html")

以上脚本将会生成一份嵌入有动态效果的地图文件 example.html 。只要是在支持 JavaScript 的现代网页浏览器里打开它就能看到最终的效果了。