【分布式编程】四——Pycharm运行Python版Spark程序

前言

此前搭建成功分布式Spark环境，此文介绍使用Pycharm运行Python语言的Spark程序。

操作步骤

安装Pycharm

1. 点击下载。

2. 过程与安装Intellij IDEA类似，在此不在赘述。

3. 进入到安装目录下执行

   ./bin pycharm-sh

配置运行环境

1. 创建新项目

2. 新建一个Python文件，这里命名为main.py

   from pyspark import SparkContext,SparkConf
   
   conf=SparkConf().setAppName("sparkDemo").setMaster("local")
   sc=SparkContext(conf=conf)
   logFile='/data/input/README.txt' 
   logData=sc.textFile(logFile).cache()
   
   numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
   numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()
   
   print("Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs))
   

   logFile='/data/input/README.txt'

   此路径是之前运行Hadoop例程在HDFS中创建的/data/input文件夹以及上传到此文件夹的README.txt文件。

3. 将Spark中的pyspark模块添加到Python环境变量中去

   sudo vim /etc/profile

   添加以下代码

   export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/libexec/python:$SPARK_HOME/libexec/python/build:$PYTHONPATH

4. 更新配置

   source /etc/profile

5. 将/usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python/lib/py4j-0.10.4-src.zip解压。

   tar -zxvf /usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python/lib/py4j-0.10.4-src.zip

   将解压后的文件夹复制到/usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python文件夹下。

   sudo mv /usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python/lib/py4j /usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python

   【注】

   • /usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop是spark安装目录。
   • py4j-0.10-4-src.zip根据版本号不同，文件名称也有差异

6. 点击Run-Edit Configurations

   点击左上角绿色+，选择Python

   

   填写配置

   • Name：任起一个名字即可

   • Script path：执行的Python文件的路径。可以点右侧的下图中红框选择文件路径。

     

   • Environment variables：添加PYTHONPATH和SPARK_HOME变量。

     PYTHONPATH：spark安装目录/python

     SPARK_HOME：spark安装目录

7. 点击File-Settings-Project-Project Structure

   点击右侧Add Content Root

   添加/usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python/lib/py4j-0.10.4-src.zip和/usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/Python/lib/pyspark.zip

   

8. 运行即可

【注】若from pyspark import SparkContext,SparkConf下还有红线，则添加以下代码即可

import sys
sys.path.insert(1,'/usr/spark-2.2.1-bin-without-hadoop/python')