⑴ 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。
⑵ 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
⑶ 最新的spark支持python的什么版本
两种方法：
使用 spark-submit 解释执行python脚本
使用 python 解释执行python脚本
1. 使用Spark-submit解释执行python脚本
python脚本中需要在开头导入spark相关模块，调用时使用spark-submit提交，示例代码如下：
===========================================================
"""odflow.py"""
from pyspark import SparkContext
fileDir = "/TripChain3_Demo.txt"
# sc = SparkContext("local", "ODFlow")
sc = SparkContext("spark://ITS-Hadoop10:7077", "ODFlow")
lines = sc.textFile(fileDir)
# python不能直接写多行的lambda表达式，所以要封装在函数中
def toKV(line):
arr = line.split(",")
t = arr[5].split(" ")[1].split(":")
return (t[0]+t[1]+","+arr[11]+","+arr[18],1)
r1 = lines.map( lambda line : toKV(line) ).receByKey(lambda a,b: a+b)
# 排序并且存入一个（repartition）文件中
r1.sortByKey(False).saveAsTextFile("/pythontest/output")
===========================================================
发布命令为：
spark-submit \
--master spark://ITS-Hadoop10:7077 \
odflow.py
2. 使用 python 解释执行python脚本
直接用python执行会出现错误:
ImportError: No mole named pyspark
ImportError: No mole named py4j.java_gateway
缺少pyspark和py4j这两个模块，这两个包在Spark的安装目录里，需要在环境变量里定义PYTHONPATH，编辑~/.bashrc或者/etc/profile文件均可
vi ~/.bashrc # 或者 sudo vi /etc/profile
# 添加下面这一行
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip:$PYTHONPATH
# 使其生效
source ~/.bashrc # 或者 sudo source /etc/profile
然后关闭终端，重新打开，用python执行即可
python odflow.py
⑷ 如何运行含spark的python脚本
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
⑸ 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。
⑹ 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 “Result: ”, 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
此时，已经能够运行了。
⑺ spark支持python3吗
支持。
Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具，这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因。它已经成为大数据的操作系统，提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统，允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算。