发布网友 发布时间:2022-04-23 20:27
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懂视网 时间:2022-04-07 15:44
spark能跑Python么?
spark是可以跑Python程序的。python编写好的算法,或者扩展库的,比如sklearn都可以在spark上跑。直接使用spark的mllib也是可以的,大部分算法都有。
Spark 是一个通用引擎,可用它来完成各种各样的运算,包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。
本次实验是搭有spark环境的linux下跑的,spark版本为1.6.1,相当于在在spark本地执行,spark文件放在/opt/moudles/spark-1.6.1/(代码中会看到)
编写python测试程序
#test.py文件 # -*- coding:utf-8 -*- import os import sys #配置环境变量并导入pyspark os.environ['SPARK_HOME'] = r'/opt/moudles/spark-1.6.1' sys.path.append("/opt/moudles/spark-1.6.1/python") sys.path.append("/opt/moudles/spark-1.6.1/python/lib/py4j-0.9-src.zip") from pyspark import SparkContext, SparkConf appName ="spark_1" #应用程序名称 master= "spark://hadoop01:7077"#hadoop01为主节点hostname,请换成自己的主节点主机名称 conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) data = [1, 2, 3, 4, 5] distData = sc.parallelize(data) res = distData.reduce(lambda a, b: a + b) print("===========================================") print (res) print("===========================================")
执行python程序
执行如下命令
python test.py
执行与结果分别如下图所示:
热心网友 时间:2022-04-07 12:52
1、Spark脚本提交/运行/部署1.1spark-shell(交互窗口模式)运行Spark-shell需要指向申请资源的standalonespark集群信息,其参数为MASTER,还可以指定executor及driver的内存大小。sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark://192.168.180.216:7077spark-shell启动完后,可以在交互窗口中输入Scala命令,进行操作,其中spark-shell已经默认生成sc对象,可以用:valuser_rdd1=sc.textFile(inputpath,10)读取数据资源等。1.2spark-shell(脚本运行模式)上面方法需要在交互窗口中一条一条的输入scala程序;将scala程序保存在test.scala文件中,可以通过以下命令一次运行该文件中的程序代码:sudospark-shell--executor-memory5g--driver-memory1g--masterspark//192.168.180.216:7077