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PyCharm搭建Spark开发环境

发布时间:2020-07-31 13:25:46 来源:51CTO 阅读:614 作者:ckllf 栏目:编程语言

  1.安装好JDK

  下载并安装好jdk-12.0.1_windows-x64_bin.exe,配置环境变量:

  新建系统变量JAVA_HOME,值为Java安装路径

  新建系统变量CLASSPATH,值为 .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;(注意最前面的圆点)

  配置系统变量PATH,添加 %JAVA_HOME%bin;%JAVA_HOME%jrebin

  在CMD中输入:java或者java -version,不显示不是内部命令等,说明安装成功。

  2.安装Hadoop,并配置环境变量

  下载hadoop:https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

  解压hadoop-2.7.7.tar.gz特定路径,如:D:\adasoftware\hadoop

  添加系统变量HADOOP_HOME:D:\adasoftware\hadoop

  在系统变量PATH中添加:D:\adasoftware\hadoop\bin

  安装组件winutils:将winutils中对应的hadoop版本中的bin替换自己hadoop安装目录下的bin

  3.Spark环境变量配置

  spark是基于hadoop之上的,运行过程中会调用相关hadoop库,如果没配置相关hadoop运行环境,会提示相关出错信息,虽然也不影响运行。

  下载对应hadoop版本的spark:http://spark.apache.org/downloads.html

  解压文件到:D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7

  添加PATH值:D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7\bin;

  新建系统变量SPARK_HOME:D:\adasoftware\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7;

  4.下载安装anaconda

  anaconda集成了python解释器和大多数python库,安装anaconda 后不用再安装python和pandas numpy等这些组件了。下载地址。最后将python加到path环境变量中。

  5.在CMD中运行pyspark,出现类似下图说明安装配置正常:

  出现这种warning是因为JDK版本为12,太高了,但是不影响运行。没有影响。

  6.在pycharm中配置spark

  打开PyCharm,创建一个Project。然后选择“Run” ->“Edit Configurations”–>点击+创建新的python Configurations

  选择 “Environment variables” 增加SPARK_HOME目录与PYTHONPATH目录。

  SPARK_HOME:Spark安装目录

  PYTHONPATH:Spark安装目录下的Python目录

  选择 File->setting->你的project->project structure

  右上角Add content root添加:py4j-some-version.zip和pyspark.zip的路径(这两个文件都在Spark中的python文件夹下)

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  7.测试是否配置成功,程序代码如下,创建一个python程序放进去就可以:

  import os

  import sys

  # Path for spark source folder

  os.environ['SPARK_HOME'] = "D:\adasoftware\spark"

  # Append pyspark to Python Path

  sys.path.append("D:\adasoftware\spark\python")

  try:

  from pyspark import SparkContext

  from pyspark import SparkConf

  print("Successfully imported Spark Modules")

  except ImportError as e:

  print("Can not import Spark Modules", e)

  sys.exit(1)

  若程序正常输出: "Successfully imported Spark Modules"就说明环境已经可以正常执行。

  

PyCharm搭建Spark开发环境


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