使用Spark开发应用程序，并将作业提交到服务器

1、pycharm编写spark应用程序

由于一些原因在windows上配置未成功（应该是可以配置成功的）、我是在linux上直接使用pycharm，在linux的好处是，环境可能导致的一切问题不复存在

111   新建一个普通python工程

编程环境使用spark使用的python环境

222   配置spark环境

进入下图

添加2个相应属性

PYTHON_PATH为spark安装目录下的python的路径

我的：/home/hadoop/app/spark-2.3.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/python

SPARK_HOMR为spark安装目录

我的：/home/hadoop/app/spark-2.3.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0

完成后

导入两个包进入setting

包位置为spark安装目录下python目录下lib里

2、正式编写

创建一个python文件

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建SparkConf:设置的是spark的相关信息
conf = SparkConf().setAppName("spark0301").setMaster("local[2]")

# 创建SparkContext
sc = SparkContext(conf=conf)

# 业务逻辑
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 转成RDD
distdata = sc.parallelize(data)
print(distdata.collect())

# 好的习惯
sc.stop()

在linux系统用户家根目录创建一个script

将代码放入spark0301.py中

将appname和master去掉，官网说不要硬编码，会被自动赋值

然后进入spark安装目录下bin目录运行

./spark-submit --master local[2] --name spark0301 /home/hadoop/script/spark0301.py

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