PySpark安装+Jupyter Notebook配置（Ubu

学校一门Big Data Computing需要学习Spark in Python。
这篇文章记录一下安装PySpark和Jupyter Notebook上运行Spark的步骤。

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Prerequisite

我的系统是：Ubuntu 18.06 LTS

1. 已经装好了python2和3(如果没有可以看看这个链接)
2. 装好了jupyter notebook，没有的话自行google吧
3. 装了Java 8或更高版本的Java(没有，也可以看看这个链接)

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PySpark Installation Steps

1.去Spark downloads page.选择最新的Spark Release包(a prebuilt package for Hadoop), 然后直接下载。我现在的版本是Spark 2.3.1 (Jun 08 2018)。

2. 去到下载文件夹，将文件移到home目录下并解压

$ cd Downloads
$ mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz ~/
$ tar -zxf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz

3.声明一下环境变量

$ sudo vim ~/.bashrc

在文件尾部添加

export SPARK_HOME=/home/usrname/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:/home/username/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/bin
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip:$PYTHONPATH
export PATH=$SPARK_HOME/python:$PATH

重新运行一下刚刚修改的初始化文件

$ source ~/.bashrc

安装成功的话，输入pyspark

Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.3.1
      /_/

Using Python version 2.7.15rc1 (default, Apr 15 2018 21:51:34)
SparkSession available as 'spark'.

我看到StackOverflow上面说，现在也可以直接运行pip install pystark来安装，但是貌似没有特别好去配置你的环境变量.我的同学是用PyPI方法装的，现在开学第一周，也没瞧出什么区别，问了TA跟我说只要不影响你写project，什么安装方法都行。（吐槽一下：这什么鬼回答....）

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PySpark in Jupyter

在Jupyter Notebook里运行PySpark有两种方法：

1. 配置PySpark driver，当运行pyspark命令就直接自动打开一个Jupyter Notebook
2. 正常启动Jupyter Notebook，然后用findSpark的package(我选了这种)

方法一：配置PySpark driver

去~/.bashrc文件最后，添加配置PySpark driver的环境变量

export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook'

同样，运行一下刚刚修改的初始化文件

$ source ~/.bashrc

最后，重启terminal

$ pyspark

这个时候，就会自动打开Jupyter Notebook。

方法二：用findSpark包

安装findspark：

$ pip install findspark

启动jupyter notebook

$ jupyter notebook

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Jupyter Notebook运行效果

附上代码，大家运行感受一下：

#方法2需要复制这三行
import findspark
findspark.init()
import pyspark

#方法1直接从这里开始复制
import random
sc = pyspark.SparkContext(appName="Pi")
num_samples = 100000000
def inside(p):     
  x, y = random.random(), random.random()
  return x*x + y*y < 1
count = sc.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count()
pi = 4 * count / num_samples
print(pi)
sc.stop()

Output：

实测，Python3的运行速度会比Python2的快很多，我不知道为什么我们TA跟我说用“Python 2 is better。”

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常见问题（不断更新）

1.Python使用spark时出現版本不同的错误

import os
#for python 3
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"
#for python 2
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python"

我的电脑上的python的路径是/usr/bin/python，你可以运行where pythoncheck一下你的Python2的安装路径

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参考链接

Get Started with PySpark and Jupyter Notebook in 3 Minutes