㈠ 如何使用python写spark应用，使用cloudera manager提交spark作业
前段时间使用了一下google的博客空间，感觉也很一般，所以现在把那里的几篇文章转过来。 执行python脚本只需要对python文件做如下操作即可： 在python文件里第一行加上#! /usr/bin/python，即你的python解释器所在的目录。另外还有一种写法是#! ...
㈡ python开发spark环境该如何配置，又该如何操作
1）输入：welcome="Hello!"回车
再输入：printwelcome或者直接welcome回车就可以看到输出Hello!
2）
[html]viewplain
welcome="hello"
you="world!"
printwelcome+you
输出：helloworld!
以上使用的是字符串，变量还有几种类型：数，字符串，列表，字典，文件。其他的和别的语言类似，下面先讲下列表：
3）
[html]viewplain
my_list=[]//这个就产生了一个空的列表。然后给它赋值
my_list=[1,2]
printmy_list
my_list.append(3)
printmy_list
4）字典：
[html]viewplain
contact={}
contact["name"]="shiyuezhong"
contact["phone"]=12332111
5）结合列表和字典：
[html]viewplain
contact_list=[]
contact1={}
contact1['name']='shiyuezhong'
contact1['phone']=12332111
contact_list.append(contact1)
contact2={}
contact2['name']='buding'
contact2['phone']=88888888
contact_list.append(contact2)
㈢ 机器学习实践：如何将Spark与Python结合
可以学习一下林大贵这本书，从头到尾教你如何使用python+spark+hadoop实现常用的算法训练和部署。
《Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵》
链接：https://pan..com/s/1VGUOyr3WnOb_uf3NA_ZdLA
提取码：ewzf
㈣ 求助，python + spark运行程序出现错误
你全是win环境
代码没有什么太多的问题 spark环境检查 测试pyspark能否正常使用
再像你这样提交spark作业
tmprdd1 = csdnRDD.map(lambda x: (x.split("\t")[2]))
x.split("\t")会产生一个list，有些数据是异常异常，产生的list不一定会有三个元素，所以就会异常退出。
你可以使用csdnRDD.map（lambda x:x.split("\t")）.filter(lambda x:len(x)<3) 看看有哪一写异常数据，然后确定如何过滤掉这些异常数据。
㈤ python的机器学习可以放到spark上面跑吗
可以的。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。
㈥ 如何用python写spark
用Print函数写，还要写括号前引号后引号
㈦ spark python脚本怎么执行
前段时间使用了一下google的博客空间，感觉也很一般，所以现在把那里的几篇文章转过来。
执行python脚本只需要对python文件做如下操作即可：
在python文件里第一行加上#!
/usr/bin/python，即你的python解释器所在的目录。另外还有一种写法是#!
/usr/bin/env
python
编辑完成python脚本文件后为它加上可执行权限。例如你的python脚本文件叫做runit.py，那么就在shell中输入如下命令：chmod
+x
runit.py
之后直接在shell中输入./runit.py就可以执行你的python程序了。
当然这是在Linux下的操作，如果想在windows下直接执行Python程序，就需要使用py2exe工具将python源程序编译成exe文件了。
㈧ 如何在Python IDE spyder 中集成运行spark
local：本地单进程模式，用于本地开发测试Spark代码
standalone：分布式集群模式，Master-Worker架构，Master负责调度，Worker负责具体Task的执行
on yarn/mesos：运行在yarn/mesos等资源管理框架之上，yarn/mesos提供资源管理，spark提供计算调度，并可与其他计算框架(如MapRece/MPI/Storm)共同运行在同一个集群之上 (使用cloudera搭建的集群就是这种情况)
on cloud(EC2)：运行在AWS的EC2之上。
㈨ 如何用Python写spark
1.RDD是PariRDD类型
def add1(line):
return line[0] + line[1]
def add2(x1,x2):
return x1 + x2
sc = SparkContext(appName="gridAnalyse")
rdd = sc.parallelize([1,2,3])
list1 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda (x1,x2) : x1 + x2).collect() #只有一个参数，通过匹配来直接获取（赋值给里面对应位置的变量）
list1 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda x1,x2 : x1 + x2).collect() #错误，相当于函数有两个参数
list2 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(lambda line : line[0] + line[1]).collect() #只有一个参数，参数是Tuple或List数据类型，再从集合的对应位置取出数据
list3 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(add1).collect() #传递函数，将Tuple或List类型数据传给形参
list4 = rdd.map(lambda line: (line,1)).map(add2).collect() #错误，因为输入只有一个，却有两个形参
当RDD是PairRDD时，map中可以写lambda表达式和传入一个函数。
a、写lambda表达式：
可以通过(x1,x2,x3)来匹配获取值；或者使用line获取集合，然后从集合中获取。
b、传入函数
根据spark具体的transaction OR action 操作来确定自定义函数参数的个数，此例子中只有一个参数，从形参（集合类型）中获取相应位置的数据。
㈩ 如何在ipython或python中使用Spark
在ipython中使用spark
说明：
spark 1.6.0
scala 2.10.5
spark安装路径是/usr/local/spark；已经在.bashrc中配置了SPARK_HOME环境变量。
方法一
/usr/local/Spark/bin/pyspark默认打开的是Python，而不是ipython。通过在pyspark文件中添加一行，来使用ipython打开。
cp pyspark ipyspark
vi ipyspark
# 在最前面添加
IPYTHON=1
# 启动
ipyspark
方法二：
通过为spark创建一个ipython 配置的方式实现。
# 为spark创建一个ipython 配置
ipython profile create spark
# 创建启动配置文件
cd ~/.config/ipython/profile_spark/startup
vi 00-pyspark-setup.py
在00-pyspark-setup.py中添加如下内容：
import os
import sys
# Configure the environment
if 'SPARK_HOME' not in os.environ:
os.environ['SPARK_HOME'] = '/srv/spark'
# Create a variable for our root path
SPARK_HOME = os.environ['SPARK_HOME']
# Add the PySpark/py4j to the Python Path
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "pyspark"))
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python", "lib", "py4j-0.9-src.zip"))
sys.path.insert(0, os.path.join(SPARK_HOME, "python"))
启动ipython
ipython –profile spark
测试程序
在ipython中输入一下命令，如果下面的程序执行完后输出一个数字，说明正确。
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext( 'local', 'pyspark')
def isprime(n):
"""
check if integer n is a prime
"""
# make sure n is a positive integer
n = abs(int(n))
# 0 and 1 are not primes
if n < 2:
return False
# 2 is the only even prime number
if n == 2:
return True
# all other even numbers are not primes
if not n & 1:
return False
# for all odd numbers
for x in range(3, int(n**0.5)+1, 2):
if n % x == 0:
return False
return True
# Create an RDD of numbers from 0 to 1,000,000
nums = sc.parallelize(xrange(1000000))
# Compute the number of primes in the RDD
print 逗Result: 地, nums.filter(isprime).count()
方法三
将上面的程序放入test.py文件，执行命令python test.py。发现错误。因为没有将pyspark路径加入PYTHONPATH环境变量。
在~/.bashrc或/etc/profile中添加如下内容:
# python can call pyspark directly
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/pyspark:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.9-src.zip:$PYTHONPATH
执行如下命令：
# 使配置生效
source ~/.bashrc
# 测试程序
python test.py