本文的前提是我們已經在linux系統上基於cdh實現了spark on yarn集群的搭建。
python的版本選擇上,我們選擇python2.7版本,安裝方式選擇anconda安裝,這裡就不詳細贅述了。
找到「/opt/cloudera/parcels/cdh-5.10.2-1.cdh5.10.2.p0.5/lib/spark/python/pyspark」即spark的安裝目錄下的pyspark
將pyspark整個複製到已安裝的python2.7的site-packages目錄下,預設路徑為「anaconda3/envs/python2/lib/python2.7/site-packages/」
jupyter的安裝非常簡單,只需要
sudo pip install jupyter
但是需要注意的是,在安裝之前一定要使用「python」在命令列中確認一下目前的環境是否為你要操作的python環境,例如python2.7
如果不是可以使用
source activate python2
切換
按照下面內容新增環境變數/etc/profile
export spark_home=/opt/cloudera/parcels/cdh-5.10.2-1.cdh5.10.2.p0.5/lib/spark # spark安裝目錄
export pythonpath=$spark_home/python/:$pythonpath #pythonpath指向spark目錄下的python資料夾
export pyspark_python=python2 #使用python2
export pyspark_driver_python=jupyter
export pyspark_driver_python_opts="notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root"
讓環境變數生效
source /etc/profile
這樣,只需要在命令列中啟動pyspark,就可以遠端編寫pyspark**了。 Jupyter開發環境搭建
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