【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

一、安装 PySpark

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1、使用 pip 安装 PySpark

执行 Windows + R , 运行 cmd 命令行提示符 ,

在命令行提示符终端中 , 执行

pip install pyspark
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命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;

安装完毕 :

命令行输出 :

C:\Users\octop>pip install pyspark
Collecting pyspark
  Downloading pyspark-3.4.1.tar.gz (310.8 MB)
     |████████████████████████████████| 310.8 MB 126 kB/s
Collecting py4j==0.10.9.7
  WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /packages/10/30/a58b32568f1623aaad7db22aa9eafc4c6c194b429ff35bdc55ca2726da47/py4j-0.10.9.7-py2.py3-none-any.whl
  Downloading py4j-0.10.9.7-py2.py3-none-any.whl (200 kB)
     |████████████████████████████████| 200 kB 1.1 MB/s
Using legacy setup.py install for pyspark, since package 'wheel' is not installed.
Installing collected packages: py4j, pyspark
    Running setup.py install for pyspark ... done
Successfully installed py4j-0.10.9.7 pyspark-3.4.1
WARNING: You are using pip version 20.1.1; however, version 23.2.1 is available.
You should consider upgrading via the 'y:\001_developtools\015_python\python37\python.exe -m pip install --upgrade pip' command.

C:\Users\octop>
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2、国内代理镜像

如果使用 官方的源 下载安装 PySpark 的速度太慢 ,

可以使用 国内的 镜像网站 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ,

这是清华大学提供的源 ;

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark
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3、PyCharm 中安装 PySpark

也可以参考 【Python】pyecharts 模块 ② ( 命令行安装 pyecharts 模块 | PyCharm 安装 pyecharts 模块 ) 博客 , 在 PyCharm 中 , 安装 PySpark ;

尝试导入 pyspack 模块中的类 , 如果报错 , 使用报错修复选项 , PyCharm 会自动安装 PySpark ;

二、PySpark 数据处理步骤

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PySpark 编程时 , 先要构建一个 PySpark 执行环境入口对象 , 然后开始执行数据处理操作 ;

数据处理的步骤如下 :

首先 , 要进行数据输入 , 需要读取要处理的原始数据 , 一般通过 SparkContext 执行环境入口对象 执行 数据读取操作 , 读取后得到 RDD 类实例对象 ;

然后 , 进行 数据处理计算 , 对 RDD 类实例对象 成员方法进行各种计算处理 ;

最后 , 输出 处理后的结果 , RDD 对象处理完毕后 , 写出文件 , 或者存储到内存中 ;

数据的初始形态 , 一般是 JSON 文件 , 文本文件 , 数据库文件 ;

通过 SparkContext 读取 原始文件 到 RDD 中 , 进行数据处理 ;

数据处理完毕后 , 存储到 内存 / 磁盘 / 数据库 中 ;

三、构建 PySpark 执行环境入口对象

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如果想要使用 PySpark 进行数据处理 , 必须构建一个 PySpark 执行环境入口对象 ;

PySpark 执行环境 入口对象 是 SparkContext 类实例对象 ;

首先 , 导入相关包 ;

# 导入 PySpark 相关包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
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然后 , 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 , 各种配置可以在链式调用中设置 ;

• 调用 SparkConf#setMaster 函数 , 可以设置运行模式 , 单机模式 / 集群模式 ;
• 调用 SparkConf#setAppName函数 , 可以设置 Spark 程序 名字 ;

# 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务
# setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行
# setAppName("hello_spark") 是给 Spark 程序起一个名字
sparkConf = SparkConf()\
    .setMaster("local[*]")\
    .setAppName("hello_spark")
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再后 , 创建 PySpark 执行环境 入口对象 ;

# 创建 PySpark 执行环境 入口对象
sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf)
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最后 , 执行完 数据处理 任务后 , 调用 SparkContext#stop 方法 , 停止 Spark 程序 ;

# 停止 PySpark 程序
sparkContext.stop()
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四、代码示例

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代码示例 :

"""
PySpark 数据处理
"""

# 导入 PySpark 相关包
from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务
# setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行
# setAppName("hello_spark") 是给 Spark 程序起一个名字
sparkConf = SparkConf()\
    .setMaster("local[*]")\
    .setAppName("hello_spark")

# 创建 PySpark 执行环境 入口对象
sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf)

# 打印 PySpark 版本号
print(sparkContext.version)

# 停止 PySpark 程序
sparkContext.stop()
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执行结果 :

Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe Y:/002_WorkSpace/PycharmProjects/HelloPython/hello.py
23/07/29 23:08:04 WARN Shell: Did not find winutils.exe: java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset. -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
23/07/29 23:08:04 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
3.4.1

Process finished with exit code 0

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