PyCharm搭建Spark开发环境实现第一个pyspark程序

yipeiwu_com6年前Python基础

一, PyCharm搭建Spark开发环境

Windows7, Java1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop2.7.6

通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧。

参照这个配置本地的Spark环境。

之后就是配置PyCharm用来开发Spark。本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式:

1.在程序中设置环境变量

import os
import sys

os.environ['SPARK_HOME'] = 'C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7'
sys.path.append('C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7\python')

2.在Edit Configuration中添加环境变量

不过还是没有解决程序中代码自动补全。

想了半天,观察到spark提供的pyspark很像单独的安装包,应该可以考虑将pyspark包放到python的安装目录下,这样也就自动添加到之前所设置的pythonpath里了,应该就能实现pyspark的代码补全提示。

将spark下的pyspark包放到python路径下(注意,不是spark下的python!)

最后,实现了pyspark代码补全功能。

二.第一个pyspark程序

作为小白,只能先简单用下python+pyspark了。

数据:Air Quality in Madrid (2001-2018)

需求:根据历史数据统计出每个月平均指标值

import os
import re
from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == "__main__":

 spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
 df_array = []
 years = []
 air_quality_data_folder = "C:/xxx/spark/air-quality-madrid/csvs_per_year"
 for file in os.listdir(air_quality_data_folder):
  if '2018' not in file:
   year = re.findall("\d{4}", file)
   years.append(year[0])
   file_path = os.path.join(air_quality_data_folder, file)
   df = spark.read.csv(file_path, header="true")
   # print(df.columns)
   df1 = df.withColumn('yyyymm', df['date'].substr(0, 7))
   df_final = df1.filter(df1['yyyymm'].substr(0, 4) == year[0]).groupBy(df1['yyyymm']).agg({'PM10': 'avg'})
   df_array.append(df_final)

 pm10_months = [0] * 12
 # print(range(12))
 for df in df_array:
  for i in range(12):
   rows = df.filter(df['yyyymm'].contains('-'+str(i+1).zfill(2))).first()
   # print(rows[1])
   pm10_months[i] += (rows[1]/12)

 years.sort()
 print(years[0] + ' - ' + years[len(years)-1] + '年,每月平均PM10统计')
 m_index = 1
 for data in pm10_months:
  print(str(m_index).zfill(2) + '月份: ' + '||' * round(data))
  m_index += 1

运行结果:

- 2017年,每月平均PM10统计
01月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
02月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
03月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
04月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
05月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
06月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
07月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
08月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
09月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

由以上统计结果,可以看出4月份的PM10最低。

Done!

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python 内置变量和函数的查看及说明介绍

Python 内置变量和函数的查看及说明介绍

Python 解释器内置了一些常量和函数,叫做内置常量(Built-in Constants)和内置函数(Built-in Functions),我们怎么在 查看全部内置常量和函数的名字...

深入浅析Python传值与传址

1. 传值与传址的区别 传值就是传入一个参数的值,传址就是传入一个参数的地址,也就是内存的地址(相当于指针)。他们的区别是如果函数里面对传入的参数重新赋值,函数外的全局变量是否相应改变:...

python实现数据预处理之填充缺失值的示例

python实现数据预处理之填充缺失值的示例

1、给定一个数据集noise-data-1.txt,该数据集中保护大量的缺失值(空格、不完整值等)。利用“全局常量”、“均值或者中位数”来填充缺失值。 noise-data-1.txt:...

python游戏开发之视频转彩色字符动画

python游戏开发之视频转彩色字符动画

本文实例为大家分享了python视频转彩色字符动画的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一、效果 原图: 转换后: 效果可通过代码开头几行的参数调节 二、代码 开头几行代码,自己看着...

Python定时发送天气预报邮件代码实例

这篇文章主要介绍了Python定时发送天气预报邮件代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用python爬虫爬到的天气...