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PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法
脚本专栏 2024/11/16 佚名
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前言：前两天准备用 Python 在 Spark 上处理量几十G的数据，熟料在利用PyCharm进行PySpark远程调试时掉入深坑，特写此博文以帮助同样深处坑中的bigdata&machine learning fans早日出坑。

Version ：Spark 1.5.0、Python 2.7.14

1. 远程Spark集群环境

首先Spark集群要配置好且能正常启动，版本号可以在Spark对应版本的官方网站查到，注意：Spark 1.5.0作为一个比较古老的版本，不支持Python 3.6+；另外Spark集群的每个节点的Python版本必须保持一致。这里只讲如何加入pyspark远程调试所需要修改的部分。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中添加一行：

export PYSPARK_PYTHON=/home/hadoop/anaconda2/bin/python2

这里的Python路径是集群上Python版本的路径，我这里是用的anaconda安装的Python2，所以路路径如上。正常启动Spark集群后，在命令行输入pyspark后回车，能正确进入到pyspark shell。

2. 本地PyCharm配置

首先将Spark集群的spark-1.5.0部署包拷贝到本地机器，并在/etc/hosts(Linux类机器)或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；本地正确安装Spark集群同版本Python；

安装py4j

PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法

添加spark-1.5.0/python目录

PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法

新建一个Python文件Simple，编辑Edit Configurations添加SPARK_HOME变量

PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法

写一个类似下面的简单测试程序

# -*- encoding: UTF-8 -*-
# @auther:Mars
# @datetime:2018-03-01
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("spark://master:7077","Simple APP")
logData = sc.textFile("hdfs://master:9000/README.md").cache()

numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()

print("Lines with a: %i, lines with b: %i"%(numAs, numBs))

sc.stop()

运行可以得到看到下图，就OK了~

PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法

切记，1）本地与Spark集群的版本要一致；2）程序中不要用IP地址（不信可以试试，如果你用IP地址不报错，请告知我~谢谢）

以上这篇PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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一句话新闻
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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