PyCharm搭建Spark开发环境实现第一个pyspark程序

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。