怎么在anaconda的Jupyter里面倒入pyspark

可以通过以下步骤在anaconda的Jupyter里面导入pyspark：

1. 首先确保已经安装了Java和Spark，并且将Spark的bin目录添加到了PATH环境变量中。
2. 打开Anaconda Prompt，创建一个新的conda环境并激活它：

   conda create --name pyspark
   conda activate pyspark

3. 在conda环境中安装pyspark：

   conda install pyspark

4. 打开Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

5. 在Notebook中创建一个新的Python 3 Notebook，并输入以下代码：

   import findspark
   findspark.init()
   
   import pyspark

运行这段代码即可成功导入pyspark。

相关问题

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。

anaconda jupyter

Anaconda是一个用于科学计算的开源Python发行版，它包含了许多常用的科学计算包和工具。而Jupyter是一个基于浏览器的交互式笔记本，可以在其中编写和运行代码、展示数据可视化和编写文档等。

在Anaconda中安装Jupyter非常简单，只需要在命令行中运行以下命令：

conda install jupyter

安装完成后，你可以通过运行以下命令来启动Jupyter笔记本：

jupyter notebook

这将会在浏览器中打开Jupyter的主界面，你可以在其中创建新的笔记本，并在其中编写和运行Python代码。同时，Jupyter还支持其他编程语言如R和Julia等，你可以在同一个界面上使用多种语言进行交互式计算。