0 背景
由于工作需要，利用spark完成机器学习。因此需要对spark集群进行操作。所以利用pycharm和pyspark远程连接spark集群。这里记录下遇到的问题及方法。
主要是参照下面的文献完成相应的内容，但是具体问题要具体分析。
1 方法
1.1 软件配置
spark2.3.3, hadoop2.6, python3
1.2 spark配置
Spark集群的每个节点的Python版本必须保持一致。在每个节点的$SPARK_HOM
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E/conf/spark-env.sh中添加一行：具体看你的安装目录。
export PYSPARK_PYTHON=/home/hadoop/anaconda2/bin/python3
此步骤就是将python添加到spark的配置中。
此时，在服务器命令行输入pyspark时，可以正常进入spark。
1.3本地配置
1.3.1 首先将spark2.3.3从服务器拷贝到本地。
注意： 由于我集群安装的是spark-2.3.3-bin-without-hadoop。但是拷贝到本地后，总是报错Java gateway process… 。同时我将hadoop2.6,的包也从服务器拷贝到本地加载到程序中，同样报错。
最后，直接从spark的官网中，下载了spark-2.3.3-bin-hadoop2.6，这回就可以了。
pyspark的版本与spark的版本最好对应。比如pyspark2.3.3，spark2.3.3
# os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-without-hadoop"(无用) os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-hadoop2.6"（有用） # os.environ["HADOOP_HOME"] = r"F:\big_data\hadoop-2.6.5"（无用） # os.environ['JAVA_HOME'] = r"F:\Java\jdk1.8.0_144"（无用）
1.3.2
C:\Windows\System32….\hosts(Windows机器)中加入Spark集群Master节点的IP与主机名的映射。需要管理员权限修改。
注意： 在实际中，这个不添加好像也可以。只需要在程序中加载了spark_home.比如os.envion(…spark…)
2 测试
import os
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
# os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-without-hadoop"
os.environ['SPARK_HOME'] = r"F:\big_data\spark-2.3.3-bin-hadoop2.6"
# os.environ["HADOOP_HOME"] = r"F:\big_data\hadoop-2.6.5"
# os.environ['JAVA_HOME'] = r"F:\Java\jdk1.8.0_144"
print(0)
conf = SparkConf().setMaster("spark://spark_cluster:7077").setAppName("test")
sc = SparkContext(conf=conf)
print(1)
logData = sc.textFile("file:///opt/spark-2.3.3-bin-without-hadoop/README.md").cache()
print(2)
print("num of a",logData)
sc.stop()
3 参考
PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法
Spark下：Java gateway process exited before sending the driver its port number等问题
估计每个人遇到的问题不一样，但是大同小异，具体问题具体分析。
到此这篇关于pycharm利用pyspark远程连接spark集群的实现的文章就介绍到这了,更多相关pyspark远程连接spark集群内容请搜索搞代码以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持搞代码！
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