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PySpark 本地开发环境搭建与实践

article 2024/12/24 11:35:37

目录

一、PySpark 本地开发环境搭建

（一）Windows 本地 JDK 和 Hadoop 的安装

（二）Windows 安装 Anaconda

（三）Anaconda 中安装 PySpark

（四）Pycharm 中创建工程

二、编写代码

（一）编写环境变量的代码

（二）获取 SparkContext 对象

（三）将代码模板化

完整的模板：记得给模板起个名字pyspark_local_script

三、本地开发案例

（一）WordCount 案例

（二）使用正则解决特殊分隔符问题

（三）本地开发 - 读取 hdfs 上的数据

（四）本地开发 - 获取外部的变量

传递数据

参数设置界面

四、Spark 程序的监控

4040 界面的使用

五、local 和结果文件的数量问题

（一）local 模式并行度

（二）结果文件数量与 local 模式的关系

六、总结

        在大数据处理领域，PySpark 作为一个强大的工具，为数据科学家和开发人员提供了便捷的方式来处理大规模数据。本文将详细介绍如何在 Windows 环境下搭建 PySpark 本地开发环境，并深入探讨在这个环境下的代码编写、案例实践、程序监控以及一些常见问题的处理，帮助读者快速上手 PySpark 本地开发。

一、PySpark 本地开发环境搭建

（一）Windows 本地 JDK 和 Hadoop 的安装

        JDK（Java Development Kit）是 Java 开发的基础，而 Hadoop 是处理大数据的重要框架。在 Windows 上安装它们是后续搭建 PySpark 环境的第一步。安装过程需要注意选择合适的版本，并按照安装向导进行操作，确保安装路径等设置正确。

JDK安装配置教程_jdk64位安装-CSDN博客

Windows 系统安装 Hadoop 详细教程-CSDN博客

（二）Windows 安装 Anaconda

         Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，它包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项。右键以管理员身份运行安装程序，默认安装到了 ProgramData 文件夹（这是一个非空文件夹）。在安装过程中，要注意各种安装选项，确保安装顺利进行。Anaconda 的安装为后续在其环境中安装 PySpark 等相关包提供了基础。

通过网盘分享Miniconda3的：Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe

（三）Anaconda 中安装 PySpark

         在命令提示符（cmd）中进行操作。在安装过程中，如果遇到需要输入 y 或者 n 的情况，输入 y。安装完成后，可以通过 conda list 或者 pip list 检查是否包含 py4j 和 pyspark 两个包。PySpark 的安装路径在 $ANACONDA_HOME/Lib/site - packages。这里需要强调的是，这实际上是在本地安装一个 Spark 软件，如果没有 Spark 环境，仅仅安装了 PySpark 是无法运行 Spark 代码的。

（四）Pycharm 中创建工程

  1. 选择 Conda：在 Pycharm 中创建工程时，选择 Conda。直接点确定即可。因为 Anaconda 包含了 Python 并且可以安装各种环境，比如 pyspark，通过这种关联，Pycharm 可以使用 Anaconda 中的工具。
  2. 解决识别问题：如果 Anaconda 没有安装在 C 盘，可能会出现识别不了的情况。此时需要手动选择。
  3. 检查安装包中是否有相关软件，并验证选择的解释器是否正确。
  4. 创建文件夹，为后续代码编写做好准备。

main ：用于存放每天开发的一些代码文件
resources ：用于存放程序中需要用到的配置文件
datas ：用于存放每天用到的一些数据文件
test ：用于存放测试时的一些代码文件

二、编写代码

（一）编写环境变量的代码

        环境变量的设置对于 PySpark 程序的运行至关重要。它确保程序能够找到所需的资源和配置。在代码中，要正确地设置与 Spark 相关的环境变量，包括 Spark 的安装路径、配置文件路径等。

import os

if __name__ == '__main__':
    # 你自己的JDK路径
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:/Program Files/Java/jdk1.8.0_271'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

（二）获取 SparkContext 对象

         SparkContext 是 Spark 中的核心类，任何一个 Spark 的程序都必须包含一个 SparkContext 类的对象。通过获取这个对象，我们可以进一步构建和执行 Spark 任务。例如：

import os
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext,SparkConf

if __name__ == '__main__':
	# 配置环境
	os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:/Program Files/Java/jdk1.8.0_271'
	# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
	os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
	# 配置base环境Python解析器的路径
	os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
	os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

	# 获取 conf 对象
	conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("第一个Spark程序")
	# 假如我想设置压缩
	# conf.set("spark.eventLog.compression.codec","snappy")
	# 根据配置文件，得到一个SC对象，第一个conf 是 形参的名字，第二个conf 是实参的名字
	sc = SparkContext(conf=conf)
	print(sc)


	# 使用完后，记得关闭
	sc.stop()

（三）将代码模板化

         创建一个名为 pyspark_local_script 的模板，并在其中添加必要的内容。模板化代码有助于提高代码的复用性和规范性。在模板中，可以将一些常用的代码结构和函数定义好，方便在不同的项目中使用。

完整的模板：记得给模板起个名字pyspark_local_script
import os
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext,SparkConf

"""
------------------------------------------
  Description : TODO：
  SourceFile : ${NAME}
  Author  : ${USER}
  Date  : ${DATE}
-------------------------------------------
"""

if __name__ == '__main__':
	# 配置环境
	os.environ['JAVA_HOME'] = 'D:/Program Files/Java/jdk1.8.0_271'
	# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
	os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
	# 配置base环境Python解析器的路径
	os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
	os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

	# 获取 conf 对象
	conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("第一个Spark程序")
	# 假如我想设置压缩
	# conf.set("spark.eventLog.compression.codec","snappy")
	# 根据配置文件，得到一个SC对象，第一个conf 是 形参的名字，第二个conf 是实参的名字
	sc = SparkContext(conf=conf)
	print(sc)


	# 使用完后，记得关闭
	sc.stop()

模板的使用：

三、本地开发案例

（一）WordCount 案例

代码编写：这是一个经典的大数据处理案例。通过读取文本文件，将其中的单词进行拆分、计数。代码实现如下：

import os
# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/java/jdk1.8.0_181'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/Linux/hadoop/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

    # 获取 conf 对象
    # setMaster  按照什么模式运行，local  bigdata01:7077  yarn
    #  local[2]  使用2核CPU   * 你本地资源有多少核就用多少核
    #  appName 任务的名字
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("第一个Spark程序")
    # 假如我想设置压缩
    # conf.set("spark.eventLog.compression.codec","snappy")
    # 根据配置文件，得到一个SC对象，第一个conf 是 形参的名字，第二个conf 是实参的名字
    sc = SparkContext(conf=conf)
    print(sc)

    fileRdd = sc.textFile("../../datas/WordCount/data.txt")
    rsRdd = fileRdd.filter(lambda x: len(x) > 0) \
        .flatMap(lambda line: line.strip().split()) \
        .map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)

    rsRdd.saveAsTextFile("../datas/WordCount/result2")

    # 使用完后，记得关闭
    sc.stop()
    # 注意，在cmd窗口中执行spark-submit命令时，需要将以下路径添加到环境变量中

建议安装一个工具psutil，如果不想看到就在 Python解释器中安装：pip install psutil

查看运行结果：运行代码后，可以在指定的输出路径中查看结果文件。结果文件中包含了每个单词及其出现的次数。

常见的其他错误：

（二）使用正则解决特殊分隔符问题

        在实际数据处理中，可能会遇到特殊的分隔符。这时可以使用正则表达式来改造 WordCount 代码。例如，如果数据是用特定的非空格字符分隔的，可以通过修改 flatMap 函数中的分隔逻辑，使用正则表达式来正确拆分单词。

import os
import re

# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
# 配置环境
os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/java/jdk1.8.0_181'
# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/Linux/hadoop/hadoop-3.3.1'
# 配置base环境Python解析器的路径
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

# 获取 conf 对象
# setMaster 按照什么模式运行，local bigdata01:7077 yarn
# local[2] 使用2核CPU * 你本地资源有多少核就用多少核
# appName 任务的名字
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("")
# 假如我想设置压缩
# conf.set("spark.eventLog.compression.codec","snappy")
# 根据配置文件，得到一个SC对象，第一个conf 是 形参的名字，第二个conf 是实参的名字
sc = SparkContext(conf=conf)
print(sc)

fileRdd = sc.textFile("../../datas/WordCount/data.txt")
rsRdd = fileRdd.filter(lambda x: len(x) > 0) \
.flatMap(lambda line: re.split("\\s+", line.strip())) \
.map(lambda word: (word, 1)) \
.reduceByKey(lambda sum, num: sum+num)

rsRdd.saveAsTextFile("../datas/WordCount/result3")

# 使用完后，记得关闭
sc.stop()

（三）本地开发 - 读取 hdfs 上的数据

        在 Windows 环境下，用户通常没有权限访问 hdfs 文件系统。这需要进行一些额外的配置，比如配置 Hadoop 的相关权限，或者通过一些代理工具来实现访问。在代码中，要正确设置 Hadoop 的配置参数，以确保能够读取 hdfs 上的数据。

	fileRdd = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/input/*")
	rsRdd = fileRdd.filter(lambda line: len(line.strip()) > 0 ).flatMap(lambda line: re.split("\\s+",line.strip())).map(lambda word: (word,1)).reduceByKey(lambda sum,num : sum+num)
	rsRdd.saveAsTextFile("hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/output4")

以上这个说明，windows用户没有权限访问hdfs文件系统

# 申明当前以root用户的身份来执行操作
os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root'

完整代码

import os
import re

# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/java/jdk1.8.0_181'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/Linux/hadoop/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

    # 申明当前以root用户的身份来执行操作
    os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root'

    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    fileRdd = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/input/*")
    rsRdd = fileRdd.filter(lambda line: len(line.strip()) > 0) \
        .flatMap(lambda line: re.split("\\s+", line.strip())) \
        .map(lambda word: (word, 1))\
        .reduceByKey(lambda sum, num: sum + num)
    rsRdd.saveAsTextFile("hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/output4")

    # 使用完后，记得关闭
    sc.stop()

运行

（四）本地开发 - 获取外部的变量

        类似于 Java 中的 String[] args，在 PySpark 中也可以获取外部变量。可以通过命令行参数传递的方式来实现。例如，在运行 pyspark 脚本时，可以使用 spark - sumit xxxxx.py 参数 1, 参数 2 的形式传递参数。在代码中，需要对这些参数进行解析和使用。

import os
import re
import sys

# 导入pyspark模块
from pyspark import SparkContext, SparkConf


if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/java/jdk1.8.0_181'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/Linux/hadoop/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'
    # 申明当前以root用户的身份来执行操作
    os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'root'

    # 获取 conf 对象
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("")
    # 根据配置文件，得到一个SC对象，第一个conf 是 形参的名字，第二个conf 是实参的名字
    sc = SparkContext(conf=conf)
    print(sc)

    # 获取第一个参数
    fileRdd = sc.textFile(sys.argv[1])
    rsRdd = fileRdd.filter(lambda line: len(line.strip()) > 0) \
        .flatMap(lambda line: re.split("\\s+", line.strip())) \
        .map(lambda word: (word, 1)) \
        .reduceByKey(lambda sum, num: sum + num)
    # 获取第二个参数
    rsRdd.saveAsTextFile(sys.argv[2])

    # 使用完后，记得关闭
    sc.stop()
传递数据

参数一： hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/input/*
参数二： hdfs://bigdata01:9820/spark/wordcount/output4

参数设置界面

四、Spark 程序的监控

4040 界面的使用

        因为是本地的程序，所以可以通过访问地址 http://localhost:4040 来监控程序。每个 Spark 程序都有一个对应的 4040 界面。这个界面提供了丰富的信息：

  1. RDD 相关信息：每个黑点表示一个 RDD，每个矩形框中的 RDD 的转换都是在内存中完成的，曲线代表经过了 Shuffle，灰色代表没有执行（因为之前执行过）。
  2. 进程信息：显示当前这个程序的运行进程的信息。每个 Spark 程序都由两种进程组成：一个 Driver 和多个 Executors。Driver 进程负责解析程序，构建 DAG 图，构建 Stage，构建、调度、监控 Task 任务的运行；Executor 进程负责运行程序中的所有 Task 任务。
  3. 存储信息：Storage 部分显示当前这个程序在内存缓存的数据信息。
  4. 配置信息：Environment 显示当前这个程序所有的配置信息。

五、local 和结果文件的数量问题

（一）local 模式并行度

  1. local：使用本地模式，并行度是 1。
  2. local[3]：使用本地模式，并行度是 3，这个并行度最好和 CPU 的核数一致，一般并行度 <= CPU 的核数。
  3. local[*]：并行度 = CPU 的核数。

（二）结果文件数量与 local 模式的关系

        文件的结果经常是 2 个文件，这跟分区数有关系，跟 local = N 也有一定的关系。其规律是 min(N,2)，例如如果是 local [1]，最后的文件数量就是 1。

        如果在 local 模式下，想要结果文件是 10，可以使用 sc.textFile("../datas/wordcount/data.txt",10) 的方式来设置分区数。

六、总结

        本文详细介绍了 PySpark 本地开发环境的搭建过程，包括 JDK、Hadoop、Anaconda、PySpark 的安装以及 Pycharm 工程的创建。同时，深入讲解了代码编写、本地开发案例（如 WordCount、处理特殊分隔符、读取 hdfs 数据、获取外部变量）、Spark 程序的监控和 local 模式下结果文件数量问题等内容。通过掌握这些知识和技能，读者可以在 Windows 本地环境中高效地进行 PySpark 开发，处理大规模数据，解决实际业务中的数据分析和处理问题。希望本文能为读者在 PySpark 学习和实践的道路上提供有力的帮助，让读者能够更好地利用这个强大的工具来挖掘数据的价值。


http://www.kler.cn/a/375410.html

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