如何设置spark的默认python版本
时间: 2024-02-17 10:00:15 浏览: 26
在Ubuntu上,您可以使用`update-alternatives`命令来设置默认的Python版本。具体步骤如下:
1. 查看已有的Python版本
可以使用以下命令查看已安装的Python版本:
```
ls /usr/bin/python*
```
2. 添加Python版本
如果您需要添加新的Python版本,可以使用以下命令安装:
```
sudo apt-get install python3.x
```
其中,`x`为您需要安装的Python版本号。
3. 切换默认Python版本
使用以下命令打开`update-alternatives`配置界面:
```
sudo update-alternatives --config python
```
在界面中选择您想要设置为默认Python版本的选项,然后按Enter键确认。
4. 验证默认Python版本
使用以下命令验证默认Python版本是否生效:
```
python --version
```
如果输出的版本号与您设定的版本号相同,则说明设置成功。
在设置完默认Python版本后,您可以按照前面回答的问题来选择合适的Spark版本。
相关问题
spark_nlp 如何直至python2
很抱歉,Spark NLP不支持Python2。Spark NLP只支持Python3。
如果你的系统中同时安装了Python2和Python3,可以使用以下命令来安装Spark NLP:
```bash
pip3 install spark-nlp
```
如果你只安装了Python3,可以使用以下命令来安装Spark NLP:
```bash
pip install spark-nlp
```
注意:如果你的系统中同时安装了Python2和Python3,使用pip命令时一定要使用pip3来安装Spark NLP,否则会默认安装到Python2的环境中。
spark session设置序列化
在Spark中,可以通过设置序列化来提高性能。具体的设置方法如下:
1. 在创建SparkSession时,可以设置序列化方式:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("MyApp") \
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") \
.getOrCreate()
```
2. 在SparkConf中设置:
```python
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("MyApp").set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()
```
这里我们使用了KryoSerializer,它是一个高性能的Java序列化框架,可以提高Spark的性能。同时,还可以使用其他的序列化方式,例如Java的默认序列化方式或者Avro序列化方式,具体的方式可以根据实际情况进行选择。