PySpark 使用 python 主程序通过 spark-submit

在本文中，我们将介绍如何使用 spark-submit 命令和 python 主程序来运行 PySpark 应用程序。

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，可以帮助开发人员使用 Python 编程语言来处理大规模数据。使用 PySpark，我们可以利用 Spark 的并行计算能力来处理和分析大数据集。在实际应用中，我们需要将 PySpark 应用程序提交给集群来执行，并且可以通过使用 spark-submit 命令和一个 python 主程序来实现。

spark-submit 命令和 python 主程序

spark-submit 是 Apache Spark 提供的提交应用程序的命令，用于将应用程序提交给集群。而 python 主程序则是我们自己编写的用于驱动 PySpark 应用程序的脚本。在使用 spark-submit 命令配合 python 主程序运行 PySpark 应用程序时，我们需要先准备好一个 python 脚本作为我们的主程序。

编写 python 主程序

首先，让我们来编写一个简单的 python 主程序来演示如何使用 spark-submit 运行 PySpark 应用程序。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == "__main__":
    # 创建 SparkSession 对象
    spark = SparkSession.builder.appName("PySparkExample").getOrCreate()

    # 读取数据集
    data = spark.read.csv("data.csv", header=True)

    # 执行数据处理操作
    result = data.groupBy("category").count()

    # 将结果保存到文件
    result.write.csv("result.csv")

    # 关闭 SparkSession 对象
    spark.stop()

在以上示例中，我们首先导入了 SparkSession 类，该类是 PySpark 中用来创建 SparkSession 对象的。然后，在 if __name__ == "__main__": 语句下，我们创建了一个 SparkSession 实例对象，并指定了应用程序的名称为 “PySparkExample”。接下来，我们使用 spark.read.csv() 函数来读取一个 csv 文件，并将其存储到 data 变量中。然后，我们对数据进行分组并计数，并将结果保存到文件中。最后，我们调用 spark.stop() 函数来关闭 SparkSession 对象。

使用 spark-submit 提交应用程序

当我们完成了编写 python 主程序后，就可以使用 spark-submit 命令来提交应用程序了。首先，我们需要将我们的 python 主程序保存到一个文件，例如 main.py。然后，我们可以在终端中运行以下命令来提交我们的应用程序：

spark-submit --master yarn --deploy-mode client main.py

在以上命令中，spark-submit 是提交应用程序的命令，--master yarn 参数指定了应用程序运行的集群地址，--deploy-mode client 参数指定了应用程序运行的模式为 client 模式，即应用程序的进程运行在提交 spark-submit 命令的节点上，而不是在集群中。main.py 参数就是我们的 python 主程序文件。

当我们运行以上命令时，PySpark 应用程序将被提交到集群中运行，并且可以在终端中实时观察到应用程序的运行日志和输出结果。

总结

通过使用 spark-submit 命令和一个 python 主程序，我们可以轻松地将 PySpark 应用程序提交给集群来执行。在本文中，我们介绍了如何编写一个简单的 python 主程序，并使用 spark-submit 命令来提交应用程序。这样，我们就可以利用 Spark 的分布式计算能力来处理和分析大规模的数据集。希望本文对大家了解和使用 PySpark 提供了一些帮助。