spark2.x由浅入深深到底系列七之python开发spark环境配置

kinila

　　学习spark任何的技术前，请先正确理解spark，可以参考: 正确理解spark
　　

　　以下是在mac操作系统上配置用python开发spark的环境
　　

　　一、安装python
spark2.2.0需要python的版本是Python2.6+ 或者 Python3.4+


可以参考：
http://jingyan.baidu.com/article/7908e85c78c743af491ad261.html



二、下载spark编译包并配置环境变量


1、在官网中： http://spark.apache.org/downloads.html 下载版本为：spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz包
放到本地的某个盘中，然后解压。




2、设置环境变量：
cd ~
vi .bash_profile


export SPARK_HOME=/Users/tangweiqun/Desktop/bigdata/spark/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin:$M2_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin


source .bash_profile



3、需要对SPARK_HOME下的bin目录下的文件执行chmod 744 ./*，否则会报权限不足的错误
Window机器应该不用做这步




三、安装PyCharm
1、从官网： https://www.jetbrains.com/pycharm/download/中下载，然后傻瓜式安装




四、编写wordcount.py并运行成功


1、创建一个project
file --> New Project



2、给PyCharm配置PYTHONPATH
Run --> Edit Configurations，配置如下

点上面的“+”，然后填上：
PYTHONPATH=/Users/tangweiqun/Desktop/bigdata/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/python/:/Users/tangweiqun/Desktop/bigdata/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip
即将spark安装包中和python相关的依赖加上

3、py4j-some-version.zip和pyspark.zip加入到项目中
为了能看到源码，我们需要将项目关联源码，关联的方式如下：

点击+ Add Content Root将/Users/tangweiqun/Desktop/bigdata/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/python/lib下的两个zip包加进去




4、编写spark word count，然后运行成功
创建一个python文件wordcount.py，内容如下：
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
import shutil
if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    sourceDataRDD = sc.textFile("file:///Users/tangweiqun/test.txt")
    wordsRDD = sourceDataRDD.flatMap(lambda line: line.split())
    keyValueWordsRDD = wordsRDD.map(lambda s: (s, 1))
    wordCountRDD = keyValueWordsRDD.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    outputPath = "/Users/tangweiqun/wordcount"
    if os.path.exists(outputPath):
        shutil.rmtree(outputPath)
    wordsRDD.saveAsTextFile("file://" + outputPath)
    print wordCountRDD.collect()
右击运行成功


　　详细且系统的了解spark core RDD相关的Api可以参考：spark core RDD api原理详解