pycharm利用pyspark远程连接spark集群的实现

由于工作需要，利用spark完成机器学习。因此需要对spark集群进行操作。所以利用pycharm和pyspark远程连接spark集群。感兴趣的可以了解一下

0 背景

由于工作需要，利用spark完成机器学习。因此需要对spark集群进行操作。所以利用pycharm和pyspark远程连接spark集群。这里记录下遇到的问题及方法。
主要是参照下面的文献完成相应的内容，但是具体问题要具体分析。

1 方法

1.1 软件配置
spark2.3.3, hadoop2.6, python3
1.2 spark配置
Spark集群的每个节点的Python版本必须保持一致。在每个节点的$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中添加一行：具体看你的安装目录。

 export PYSPARK_PYTHON=/home/hadoop/anaconda2/bin/python3

此步骤就是将python添加到spark的配置中。
此时，在服务器命令行输入pyspark时，可以正常进入spark。
1.3本地配置
1.3.1 首先将spark2.3.3从服务器拷贝到本地。
注意： 由于我集群安装的是spark-2.3.3-bin-without-hadoop。但是拷贝到本地后，总是报错Java gateway process… 。同时我将hadoop2.6,的包也从服务器拷贝到本地加载到程序中，同样报错。
最后，直接从spark的官网中，下载了spark-2.3.3-bin-hadoop2.6，这回就可以了。
pyspark的版本与spark的版本最好对应。比如pyspark2.3.3，spark2.3.3

 # os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-without-hadoop"(无用) os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-hadoop2.6"（有用） # os.environ["HADOOP_HOME"] = r"F:\big_data\hadoop-2.6.5"（无用） # os.environ['JAVA_HOME'] = r"F:\Java\jdk1.8.0_144"（无用）

1.3.2
C:\Windows\System32….\hosts(Windows机器)中加入Spark集群Master节点的IP与主机名的映射。需要管理员权限修改。

在这里插入图片描述

其中的spark_cluster就是对于Master的IP的映射名。（直接写IP一样可以，映射名是为了方便）
1.3.3
添加刚刚下载解压好的spark的python目录到pycharm的project structure

在这里插入图片描述

1.3.4
新建py文件，编辑Edit Configurations添加SPARK_HOME变量

在这里插入图片描述

注意： 在实际中，这个不添加好像也可以。只需要在程序中加载了spark_home.比如os.envion(…spark…)

2 测试

 import os from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf # os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-without-hadoop" os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-hadoop2.6" # os.environ["HADOOP_HOME"] = r"F:\big_data\hadoop-2.6.5" # os.environ['JAVA_HOME'] = r"F:\Java\jdk1.8.0_144" print(0) conf = SparkConf().setMaster("spark://spark_cluster:7077").setAppName("test") sc = SparkContext(conf=conf) print(1) logData = sc.textFile("file:///opt/spark-2.3.3-bin-without-hadoop/README.md").cache() print(2) print("num of a",logData) sc.stop()

在这里插入图片描述