PyCharm搭建Spark开发环境的实现步骤

2019-11-25 11:46:01

字体：大中小

来源：转载

供稿：网友

1.安装好JDK

下载并安装好jdk-12.0.1_windows-x64_bin.exe，配置环境变量：

新建系统变量JAVA_HOME，值为Java安装路径
新建系统变量CLASSPATH，值为 .;%JAVA_HOME%/lib/dt.jar;%JAVA_HOME%/lib/tools.jar;（注意最前面的圆点）
配置系统变量PATH，添加 %JAVA_HOME%bin;%JAVA_HOME%jrebin

在CMD中输入：java或者java -version，不显示不是内部命令等，说明安装成功。

2.安装Hadoop，并配置环境变量

下载hadoop：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

在这里插入图片描述

解压hadoop-2.7.7.tar.gz特定路径，如：D:/adasoftware/hadoop
添加系统变量HADOOP_HOME：D:/adasoftware/hadoop
在系统变量PATH中添加：D:/adasoftware/hadoop/bin
安装组件winutils：将winutils中对应的hadoop版本中的bin替换自己hadoop安装目录下的bin

3.Spark环境变量配置

spark是基于hadoop之上的，运行过程中会调用相关hadoop库，如果没配置相关hadoop运行环境，会提示相关出错信息，虽然也不影响运行。

下载对应hadoop版本的spark：http://spark.apache.org/downloads.html
解压文件到：D:/adasoftware/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
添加PATH值：D:/adasoftware/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/bin;
新建系统变量SPARK_HOME：D:/adasoftware/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7;

4.下载安装anaconda

anaconda集成了python解释器和大多数python库，安装anaconda 后不用再安装python和pandas numpy等这些组件了。下载地址。最后将python加到path环境变量中。

5.在CMD中运行pyspark，出现类似下图说明安装配置正常：

在这里插入图片描述

出现这种warning是因为JDK版本为12，太高了，但是不影响运行。没有影响。

6.在pycharm中配置spark

打开PyCharm，创建一个Project。然后选择“Run” ->“Edit Configurations”>点击+创建新的python Configurations

在这里插入图片描述

选择 “Environment variables” 增加SPARK_HOME目录与PYTHONPATH目录。

SPARK_HOME:Spark安装目录
PYTHONPATH:Spark安装目录下的Python目录

在这里插入图片描述

选择 File->setting->你的project->project structure

右上角Add content root添加：py4j-some-version.zip和pyspark.zip的路径（这两个文件都在Spark中的python文件夹下）

保存即可

7.测试是否配置成功，程序代码如下，创建一个python程序放进去就可以：

import osimport sys# Path for spark source folderos.environ['SPARK_HOME'] = "D:/adasoftware/spark"# Append pyspark to Python Pathsys.path.append("D:/adasoftware/spark/python")try: from pyspark import SparkContext from pyspark import SparkConf print("Successfully imported Spark Modules")except ImportError as e: print("Can not import Spark Modules", e) sys.exit(1)

若程序正常输出: "Successfully imported Spark Modules"就说明环境已经可以正常执行。