# #zipapp模块 打包档案包 .pyz文件 支持在python环境下运行 # #zipapp模块 是一个可以直接运行的模块,该模块用于将单个 Python 文件或整个目录下的所有文件打包成可执行的档案包。 # #zipapp模块 通过该模块可以将一个 Python 模块(可能包含很多个源程序)打包成一个 Python 应用,甚至发布成一个 Windows 的可...
conda config --set show_channel_urls yes 5. 环境打包 # 路径 ~/anaconda3/env/spark_test # 打包存到hdfs目录 zip -r spark_test.zip spark_test/ hadoop fs -put spark_test.zip /user/xxx/pyspark/ 6. spark-submit语句,增加环境目录 export PYSPARK_PYTHON="./spark_test.zip/spark_test/bin/py...
为了在YARN上运行PySpark,您可能还需要安装一些额外的依赖项。根据您的项目需求,您可能需要安装一些特定的Python库。例如,如果您需要处理CSV文件,您可能需要安装pandas库。运行以下命令安装所需库: pip install pandas 步骤4:打包环境 一旦您的环境准备就绪,您可以使用conda将环境打包为一个独立的文件(即“environment.ym...
1.在Anaconda官网下载Python2和Python3的两个安装包,安装过程Fayson这里就不再介绍了 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh和Anaconda2-5.3.1-Linux-x86_64.sh两个安装包 2.将Python2和Pythonn3两个环境打包,进入到Python2和Python3的安装目录下 使用zip命令将两个环境分别打包 [root@cdh05 anaconda2]# cd /opt...
准备Python环境 在这里Fayson准备两个环境Python2和Python3,如下为环境准备步骤: 1.在Anaconda官网下载Python2和Python3的两个安装包,安装过程Fayson这里就不在介绍了 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh和Anaconda2-5.3.1-Linux-x86_64.sh两个安装包 2.将Python2和Pythonn3两个环境打包,进入到Python2和Python3的...
1.在Anaconda官网下载Python2和Python3的两个安装包,安装过程Fayson这里就不再介绍了 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh和Anaconda2-5.3.1-Linux-x86_64.sh两个安装包 2.将Python2和Pythonn3两个环境打包,进入到Python2和Python3的安装目录下 使用zip命令将两个环境分别打包 ...
pyspark 运行时需要很多额外数据科学包,比如pandas,numpy, pyspark 等等 。如果不使用virtualenv 独立打包,你需要在每个nodemanager 节点上的python都要安装这些包,而且还设计各种版本问题。 如果使用virtualenv独立打包,每个用户都将有一个独立的python环境包,每个用户可以根据自己的需求安装自己的版本。
PySpark是一个基于Python的Apache Spark API，它提供了一种方便的方式来分析大规模数据集。它结合了Python...
配置环境前的了解,在spark的官方文档中: 在spark官方文档中,有说到Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供了Java,Scala,Python和R的高级API,以及支持常规执行图的优化引擎。 官方文档适用于 Spark 版本 3.2.1。Spark使用Hadoop的HDFS和YARN客户端库。下载是针对少数流行的Hadoop版本预先打包的。用户还...
1.打包python环境 建议使用conda conda克隆环境 conda create -n prod_env --clone base 进入conda的miniconda3/envs # 打包python环境 zip -r prod_env.zip prod_env 2.提交任务 sh脚本 exportPYSPARK_DRIVER_PYTHON=xxxx/envs/prod_env/bin/python3 ...