import os

配置spark driver和pyspark运行时，所使用的python解释器路径

由于miniconda3中默认存在一个python3.7的版本，jupyter默认也使用的是这个版本，故：设置pyspark的解释器为miniconda3的解释器

PYSPARK_PYTHON = “/root/miniconda3/bin/python3” JAVA_HOME=’/root/bigdata/jdk1.8.0_181’

当存在多个版本时，不指定很可能会导致出错

os.environ[“PYSPARK_PYTHON”] = PYSPARK_PYTHON os.environ[“PYSPARK_DRIVER_PYTHON”] = PYSPARK_PYTHON os.environ[‘JAVA_HOME’]=JAVA_HOME

spark配置信息

from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession

SPARK_APP_NAME = “preprocessingBehaviorLog” SPARK_URL = “spark://192.168.199.126:7077”

conf = SparkConf() # 创建spark config对象 config = ( (“spark.app.name”, SPARK_APP_NAME), # 设置启动的spark的app名称，没有提供，将随机产生一个名称 (“spark.executor.memory”, “2g”), # 设置该app启动时占用的内存用量，默认1g (“spark.master”, SPARK_URL), # spark master的地址 (“spark.executor.cores”, “2”), # 设置spark executor使用的CPU核心数 # 以下三项配置，可以控制执行器数量

(“spark.dynamicAllocation.enabled”, True),

(“spark.dynamicAllocation.initialExecutors”, 1), # 1个执行器

(“spark.shuffle.service.enabled”, True)

(‘spark.sql.pivotMaxValues’, ‘99999’), # 当需要pivot DF，且值很多时，需要修改，默认是10000

)

查看更详细配置及说明：https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

conf.setAll(config)

利用config对象，创建spark session

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()