如何在pyspark中运行py文件

在 PySpark 中运行 Py 文件需要使用 `spark-submit` 工具。以下是一个简单的示例：

假设我们有一个名为 `my_script.py` 的 Python 文件，我们希望在 PySpark 中运行它。请按照以下步骤操作：

1. 启动 PySpark

在终端中输入以下命令来启动 PySpark：

pyspark

2. 将 Py 文件上传到 Hadoop HDFS

将 `my_script.py` 文件上传到 Hadoop HDFS。例如，可以使用以下命令将文件上传到 Hadoop HDFS：

hdfs dfs -put /path/to/my_script.py /user/hadoop/

3. 使用 spark-submit 运行 Py 文件

在终端中，使用以下命令运行 Py 文件：

spark-submit --master yarn /user/hadoop/my_script.py

完成后，Py 文件将在集群上运行，并且您将看到 PySpark 日志输出。

相关问题

hadoop中py文件no module named pyspark

这个错误通常是由于缺少pyspark包导致的，你可以通过以下步骤解决该问题：

1. 确认pyspark是否已安装，可以在终端中输入以下命令：

   pip3 list | grep pyspark

如果没有输出，则表示没有安装pyspark，需要先安装。

2. 在终端中使用以下命令安装pyspark：

   pip3 install pyspark

3. 确认pyspark是否已添加到PYTHONPATH环境变量中。可以在终端中输入以下命令：

   echo $PYTHONPATH

如果没有输出，则表示PYTHONPATH没有设置。将以下命令添加到.bashrc文件中：

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/pyspark

其中，/path/to/pyspark是pyspark的安装路径。

4. 重新启动终端或运行以下命令以使更改生效：

   source ~/.bashrc

然后再次尝试运行你的py文件即可。

juptyer pyspark怎么运行在yarn上

要在yarn上运行Jupyter PySpark，您需要遵循以下步骤：

1. 安装Hadoop和Spark

2. 配置环境变量和Spark配置文件

3. 安装Jupyter和PySpark

4. 启动Jupyter

5. 在Jupyter中设置Spark Context

以下是更详细的步骤：

1. 安装Hadoop和Spark

首先，您需要安装Hadoop和Spark。您可以从官方网站下载最新版本的Hadoop和Spark。安装过程可能会因操作系统不同而略有不同，因此请按照官方文档进行操作。

2. 配置环境变量和Spark配置文件

安装完成后，您需要设置环境变量和Spark配置文件。在.bashrc或.zshrc文件中添加以下环境变量：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

接下来，您需要在$SPARK_HOME/conf目录中创建一个spark-defaults.conf文件，并将以下内容添加到该文件中：

spark.master yarn
spark.submit.deployMode client
spark.executor.instances 2
spark.executor.memory 2g
spark.driver.memory 2g

这将配置Spark以在yarn上运行，并设置每个executor的内存大小为2G。

3. 安装Jupyter和PySpark

接下来，您需要安装Jupyter和PySpark。您可以使用pip安装它们：

pip install jupyter pyspark

4. 启动Jupyter

安装完成后，您可以使用以下命令启动Jupyter：

jupyter notebook

这将在浏览器中打开Jupyter Notebook。

5. 在Jupyter中设置Spark Context

最后，您需要在Jupyter中设置Spark Context。在Jupyter Notebook中创建一个新的Python Notebook，并将以下代码添加到第一个单元格中：

import os
import sys

spark_home = os.environ.get('SPARK_HOME', None)
if not spark_home:
    raise ValueError('SPARK_HOME environment variable is not set')

# Add the PySpark classes to the Python path
sys.path.insert(0, os.path.join(spark_home, 'python'))
sys.path.insert(0, os.path.join(spark_home, 'python/lib/py4j-0.10.9-src.zip'))

# Create a Spark context
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName('MyApp')
sc = SparkContext(conf=conf)

# Print the Spark version
print(sc.version)

运行该单元格后，您应该能够看到输出显示Spark的版本。

现在，您已经成功地在yarn上运行了Jupyter PySpark。您可以在Jupyter Notebook中编写和运行PySpark代码。