unbuntu linux 下使用jupyter交互pyspark

1. 准备（使用的是云平台的同学可以直接看第二步）

• 最重要的是一定安装好了spark
• 安装python环境或anaconda环境，它们都自带了jupyter notebook
  下载ananconda安装包，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，下载完成后，在用户目录下执行

bash Aanaconda-4.x.x-Linux-x86_64.sh

一直按Enter，知道出现要输入 “yes” or “no”，输入yes，接着再继续Enter，还是yes，这会自动帮你添加环境变量，输入no，需要手动添加

• 添加环境变量方法，vi ~/.bashrc ，末尾添加

export PATH=/home/cen/anaconda3/bin:$PATH   #（如果是使用的云平台则无须加此句）

2. jupyter与pyspark交互

启动之前需要添加3个全局环境变量，vi ~/.bashrc，末尾添加

export PYSPARK_PYTHON=python3  # 指定的是python3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"

source ~/.bashrc  # 跟新

直接终端输入pyspark，出现一箩筐日志信息，接着浏览器弹出jupyter的界面，说明可以正常打开

[e-mail]:~$ pyspark 
SPARK_MAJOR_VERSION is set to 2, using Spark2
[I 06:00:57.331 NotebookApp] JupyterLab alpha preview extension loaded from /anaconda/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
JupyterLab v0.27.0
Known labextensions:
[I 06:00:57.340 NotebookApp] Running the core application with no additional extensions or settings
[I 06:00:57.352 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/ud02
[I 06:00:57.352 NotebookApp] 0 active kernels 
[I 06:00:57.352 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/?token=6b0fc3af1a6970a44702839d92922c2aba755b4cb4a6a67f
[I 06:00:57.352 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 06:00:57.353 NotebookApp] 

3. 尝试编写代码

左方是本地文件目录，点击右侧的New新建一个Python3文件

读取csv文件，首行SparkSession实例是Spark在整个集群的操作执行用户定义的方式， SparkSession与一个Spark应用程序之间存在一对一的对应关系。
（test是文件名，点击此处可重命名）

成功运行。
不是云平台上的spark程序也可能是是这样的