2018-03-16：ubuntu安装pyspark

2024年3月13日 164次阅读 来源: 拿破仑

安装java环境

spark需要用到java环境，如果在终端敲入java -version命令提示找不到java命令。这说明还没有安装java环境。安装方式有很多中，最简单的使用apt安装：

sudo apt install openjdk-8-jre-headless

这里选择的是jdk8，现在jdk9也已经有了，但是试了一下有一些小问题。

另一种安装方式，是下载openjdk的安装包，解压到要安装的目录，并将解压后的bin路径添加到环境变量PATH中：

sudo vi /etc/profile

#添加
export PATH=$PATH:path_to_java_bin

#使用下面的命令使设置立即生效：（下同）
source /etc/profile

做完上面的操作使用java -version 命令会看到jdk的版本信息。另外除了openjdk还有其他版本的jdk可以选择，这里只使用了openjdk。

spark还需要一个JAVA_HOME的环境变量，来得到jdk的安装目录。上面的安装不会自动生成这个变量，所以需要手动添加：

sudo vi /etc/profile

#添加
# 使用apt安装时，默认路径是下面这个。
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

安装pyspark

假定已经安装了python，以及python的包管理工具pip。最简单的安装pyspark的方式就是使用pip命令：

sudo pip3 install pyspark  #python3版本
sudo pip install pyspark #python2版本

这样安装以后，可以使用pyspark命令运行交互式的spark，也可以使用spark-submit命令提交脚本。

如果使用的是python3，需要添加环境变量：export PYSPARK_PYTHON=python3

这种安装方式，可以使用已经配置好的分布式环境；也可以在本地做单节点多进程的计算。但是不能配置spark standlone分布式环境。（参考来源）

而且神奇的是，使用这种安装方式可以直接用python提交脚本：python3 test.py

另一种比较常规的安装方式，是下载spark安装包。解压到要安装的目录。然后添加环境变量：

sudo /etc/profile

#添加
export SPARK_HOME=path_to_spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOMR/bin

#说明：添加环境变量的目的主要是为了让系统找到命令。
#其实也可以不添加，然后使用命令的时候加上完整路径。
#设置环境变量可以在/etc/profile里
#也可以在～目录下的.bash_profile或.bashrc中，略有差异

分布式环境

spark的主要作用是提供一套更高级更简单的分布式编程接口，使得分布式编程不像MPI那样复杂（同时不如MPI自由度大）。按上面的方式安装好之后，就可以在单机上学习spark编程了。

如果希望代码在多台机器上运行，则需要搭建分布式环境。分布式环境的搭建也有多种工具，spark安装包本身也提供了一套工具，可以搭建“spark standalone cluster”分布式环境。这里我们选择搭建的是yarn环境；spark standalone的搭建相对更简单，可以参考spark官方说明。

搭建yarn环境大致分下面几步：

  1. 下载hadoop安装包，解压到安装目录
  2. 添加相关环境变量
  3. 配置hadoop和yarn的参数
  4. 格式化分布式文件系统：hdfs namenode -format；启动hdfs：start-dfs.sh；启动yarn：start-yarn.sh

具体配置可以参考官方说明，还有很多博客，这里就不重复写了。

    原文作者：拿破仑
    原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34635519
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