sc_conf = SparkConf()
sc_conf.setMaster('spark://master:7077')
sc_conf.setAppName('my-app')
sc_conf.set('spark.executor.memory', '2g') #executor memory是每个节点上占用的内存。每一个节点可使用内存
sc_conf.set("spark.executor.cores", '4') #spark.executor.cores：顾名思义这个参数是用来指定executor的cpu内核个数，分配更多的内核意味着executor并发能力越强，能够同时执行更多的task
sc_conf.set('spark.cores.max', 40) #spark.cores.max：为一个application分配的最大cpu核心数，如果没有设置这个值默认为spark.deploy.defaultCores
sc_conf.set('spark.logConf', True) #当SparkContext启动时，将有效的SparkConf记录为INFO。
print(sc_conf.getAll())
sc = SparkContext(conf=sc_conf)
return sc
from pyspark.conf import SparkConf
conf=SparkConf()
conf.set('spark.sql.execute.arrow.enabled','true')
if os.getenv("APP_MODE") == 'prod':
url = 'spark://master:7077'
conf.setAppName('prod-practice-info').setMaster(url).set("spark.driver.maxResultSize", "12g").set("spark.executor.memory", '4g')
else:
print("本地环境")
url = 'local[*]'
conf.setAppName('prod-practice-info').setMaster(url)
spark = SparkSession.builder. \
config(conf=conf).\
getOrCreate()
from pyspark import SparkContext, SparkConffrom pyspark.sql import SparkSessiondef create_sc(): sc_conf = SparkConf() sc_conf.setMaster('spark://master:7077') sc_conf.setAppName('my-ap...
本系列文章是下载的是spark2.2.1版本的源码进行相关分析和学习。
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for addi
.set(“spark.rdd.compress”, “true”) //rdd压缩
.set(“spark.sql.shuffle.partitions”, “200”) //shuffle分区(sql)
.set(“spark.default.parallelism”, “200”) //shuffle分区
.set(“spark.sql.auto.repartition”, “true”) //开启自动分区
.set(“spark.executor.userClassPathFirst”, “true
<h3>回答1：</h3><br/>1. 安装Java环境：Spark需要Java环境的支持，因此需要先安装Java环境。可以从官网上下载Java安装包，然后按照提示进行安装。
2. 下载Spark：从官网上下载Spark的压缩包，解压到指定的目录下。
3. 配置环境变量：将Spark的bin目录添加到系统的环境变量中，这样就可以在任何地方使用Spark命令了。
4. 配置Spark：在Spark的conf目录下，有一个spark-env.sh.template文件，将其复制一份并重命名为spark-env.sh。然后在该文件中设置Spark的环境变量，如JAVA_HOME、SPARK_HOME等。
5. 启动Spark：在终端中输入spark-shell或者pyspark命令，即可启动Spark。如果一切正常，就可以开始使用Spark了。
注意事项：
1. 在安装Spark之前，需要确保已经安装了Java环境。
2. 在配置Spark的环境变量时，需要注意路径的正确性。
3. 在启动Spark时，需要确保当前用户对Spark所在目录及其子目录有读写权限。
<h3>回答2：</h3><br/>Spark是一个分布式计算引擎，可用于快速处理大规模数据。它提供了各种API，如Spark SQL，Spark Streaming和MLlib等，可帮助用户进行数据处理，数据挖掘和机器学习等任务。Pyspark是Spark的Python API，具有与其他Spark API相同的功能。
以下是安装和配置Spark / Pyspark的步骤。
1. 安装Java：Spark最重要的依赖项之一是Java。确保Java已安装并可在命令行上运行。
2. 下载Spark：从Apache Spark的官方网站上下载所需版本的Spark。一般来说，建议使用最新版本。
3. 建立环境：将Spark安装在所需的位置，并设置环境变量以优化工作。添加 SPARK_HOME 和 PATH 环境变量。
4. 安装Python：Pyspark基于Python API。确保Python已安装并设置好PYTHONPATH以便pyspark程序能够找到Python。
5. 测试安装：启动图形用户界面，以确保所有安装和配置都完成。若一切正常，您将看到Spark应用程序的默认页面。
在使用Spark/Pyspark时，还需要注意以下事项：
1. 内存分配：为分配可用内存，可以使用spark.driver.memory和spark.executor.memory参数。最佳配置可能因应用程序而异。
2. 应用程序打包：部署应用程序时，建议将其打包成一个可执行的JAR文件，可以减少出错和依赖项问题。
3. 配置日志：Spark日志可以提供关于应用程序的有价值的信息。确保正确配置日志级别和日志目录。可在Spark配置中设置。
在安装和配置Spark/Pyspark时，需要小心谨慎，并定期更新以确保安全、可靠和性能优化。
<h3>回答3：</h3><br/>Spark是一款高效的分布式计算框架，同时也是一种灵活的数据处理工具。Pyspark是Spark的Python API，提供了Python开发者使用Spark的接口。在开始使用Spark/Pyspark进行大数据处理之前，需要进行安装和基本配置。下面我们将详细介绍Spark/Pyspark的安装及配置方法。
1. 安装Java环境
Spark是基于Java开发的，因此需要安装Java，建议安装Java 8以上版本。下载Java安装包，按照提示进行安装。
2. 下载并解压Spark
从Spark官网下载对应的版本，通常选择最新稳定版即可。将下载好的压缩包解压到指定的目录。
3. 配置环境变量
进入Spark解压目录，将bin目录添加到系统环境变量中，以便在终端中可以直接使用Spark命令。
4. 验证Spark安装是否成功
在终端窗口输入spark-submit，如果出现对应的帮助信息，则说明Spark安装成功。
5. 配置PySpark
Pyspark使用Python调用Spark库执行任务，需要与Python环境进行配合使用。首先，需要将Python添加到系统环境变量中，以便在终端中可以直接使用Python命令。然后，在Pyspark的安装目录中找到pyspark包，将该包拷贝到Python的site-packages目录下。
6. 配置PyCharm开发环境
PyCharm是一款常用的Python开发工具，在使用Pyspark时，可以配置PyCharm的开发环境，以便在PyCharm中进行开发。
在PyCharm中新建一个项目，打开项目的设置，找到Interpreter设置，选择Python的安装目录，使其可以与Pyspark配合使用。然后，在Python的Console中输入以下命令进行测试：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf()
conf.setAppName("pyspark_test")
conf.setMaster("local[2]")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
print(result)
sc.stop()
如果运行成功，则说明Pyspark配置成功。
以上是Spark/Pyspark的安装及配置方法，可以根据自己的需求进行安装和配置。同时，可以在网上找到更多详细的配置指南和示例代码，以便于更好地掌握Spark/Pyspark的使用。
PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'c:\\programdata\\anaconda3\\lib\\site-packages\\pip-18.0.dist-
39328
Failed to list *v1.Service: Get https://10.96.0.1:443/api/v1/services?limit=500&resourceVersion=0: d
KT Rolster:
linux 多个csv合并成一个csv
LiebeZQ:
pandas 筛选某个值在某个列表中 isin
笨笨的juju女孩:
Python in worker has different version 3.6 than that in driver 3.7, PySpark cannot run with ……
qq_49099559:
