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140节——pysqark实战——基础准备

1.学习目标

2.pysqark库的安装

3.pyspark的路径安装问题

一、为什么不需要指定路径？

二、如何找到 pyspark 的具体安装路径？

三、验证一下：直接定位 pyspark 的安装路径

四、总结：记住这 2 个关键点

4.构建pyspark执行环境入口对象

​编辑

一、先看懂错误：Java 版本 “跟不上”

二、解决步骤：安装匹配的 Java 版本

步骤 1：检查当前 Java 版本

步骤 2：下载并安装 Java 17（或更高版本）

步骤 3：配置 JAVA_HOME 环境变量（关键）

步骤 4：验证 Java 版本是否生效

步骤 5：重新运行你的 PySpark 代码

三、为什么必须用高版本 Java？

总结：核心是 “Java 版本要和 PySpark 匹配”

5.关于SparkConf + SparkContext vs SparkSession的spark执行环境入口对象的不同的区别到底为什么不一样

一、先看本质：Spark 的 3 代编程入口

二、为什么会有两种写法？（以 PySpark 为例，Scala 同理）

1. 旧写法：SparkConf + SparkContext（图片里的方式）

2. 新写法：SparkSession（你老师教的方式）

三、Python 和 Scala 的写法差异？完全一致！

四、现在该用哪种？无脑选 SparkSession！

五、图片里的写法为啥还存在？

总结：理解 “进化关系”

6.什么是API？

一、先举个生活例子：外卖平台是商家和用户的 API

二、技术里的 API 到底是什么？

类比手机充电口（物理 API）：

三、技术中 API 的 3 种常见形态（结合你的代码）

1. 库的 API（如 PySpark 的 SparkSession）

2. 网络 API（如微信支付、天气接口）

3. 操作系统 API（如 Python 的 print）

四、API 的核心价值：「解耦 + 偷懒」

五、为什么叫 “接口”？

总结：API 就是 「别人写好的功能，你按规矩用」

一、类比你写的 “成员方法”：完全一致的核心逻辑

二、API 和 “自己写的函数” 的 3 个细微差别

三、用 “做蛋糕” 类比，秒懂 API 的本质

四、总结：API 是 “功能的标准化接口”

7.为什么from pyspark import SparkConf,SparkContext没有看到SparkSession的存在呢？

一、SparkSession 藏在哪个模块里？

二、版本会影响吗？

三、新旧入口的关系：SparkContext vs SparkSession

四、为什么老代码只讲 SparkConf + SparkContext？

五、现代开发如何正确使用？

六、总结：你需要记住的 3 个关键点

8.local[*] 是什么？

一、local[*] 的字面含义：本地模式 + 用所有 CPU 核心

二、为什么需要并行线程？提升计算速度！

三、对比 3 种常见的运行模式：

四、用生活例子类比：

五、什么时候用 local[*]？

六、常见误区提醒：

七、动手验证：查看实际使用的核心数

总结：一句话记住 local[*]

9.小节总结

好了，又一篇博客和代码写完了，励志一下吧，下一小节等等继续：

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140节——pysqark实战——基础准备

1.学习目标

1.掌握pysqark库的安装

2.掌握pysqark执行环境入口对象的构建

3.理解pysqark的编程模型

2.pysqark库的安装

命令提示符中输入的命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark
【这是使用清华大学的国内镜像网站，下载速度更快】




如下是博主的安装界面，仅供参考：

3.pyspark的路径安装问题

你安装的 pyspark 其实有明确的默认安装路径，只是 pip 不会主动显示 —— 它会被安装到你当前使用的 Python 解释器的 site-packages 目录 下（这是 Python 第三方库的默认 “仓库”）。

一、为什么不需要指定路径？

Python 有一套默认的 “库管理规则”：
当你用 pip install 库名 时，pip 会自动把库安装到 当前正在使用的 Python 解释器 对应的 site-packages 目录中。
而你在 CMD 里直接输入 python 启动的解释器，和 pip 对应的是同一个 Python 版本（比如你电脑里的 Python 3.12），所以安装后能直接 import pyspark。

二、如何找到 pyspark 的具体安装路径？

教你一个简单的方法，在 Python 交互式环境中执行以下命令（复制粘贴即可）：

 

python

import sys
from pprint import pprint  # 格式化打印，看得更清楚# 打印 Python 解释器的所有默认搜索路径（包含第三方库的安装目录）
pprint(sys.path)

 

执行后，你会看到类似这样的输出（重点看包含 site-packages 的路径）：

 

plaintext

['C:\\Users\\gpy13','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\python312.zip','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\DLLs','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib\\site-packages',  # 重点看这个'C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib\\site-packages\\win32',...
]

 

其中 ...\\site-packages 就是 pyspark 的安装目录，进去后能看到 pyspark 文件夹（比如上面的路径里，pyspark 就装在 C:\Users\gpy13\AppData\Local\Programs\Python\Python312\lib\site-packages\pyspark）。

三、验证一下：直接定位 pyspark 的安装路径

更直接的方法：在 Python 里打印 pyspark 库的具体位置，执行以下代码：

 

python

import pyspark
print(pyspark.__file__)  # 打印 pyspark 库的核心文件路径

 

输出会类似这样（就是 pyspark 的安装位置）：

 

plaintext

C:\Users\gpy13\AppData\Local\Programs\Python\Python312\lib\site-packages\pyspark\__init__.py

 

去掉后面的 \__init__.py，剩下的路径就是 pyspark 整个库的安装目录了。

四、总结：记住这 2 个关键点

1. 默认路径规则：pip install 会把库装到当前 python 解释器的 site-packages 目录，无需手动指定。
2. 为什么能直接导入：Python 启动时会自动搜索 site-packages 目录，所以安装后直接 import pyspark 就能找到。

 

只有当你电脑里有 多个 Python 版本 时（比如同时装了 Python 3.10 和 3.12），才需要注意 “pip 对应哪个 Python 版本”—— 但你目前的情况（能正常 import pyspark），说明路径完全正确，不用纠结具体位置，用就行～







所以我那会的python是直接装在C盘了，我原来还考虑为什么在C盘直接输入python，就能直接启动python解释器了，原以为是把python安在D盘了，现在搞清楚了。

4.构建pyspark执行环境入口对象

 

# 140节——spark的基础准备# 之前学过的构建spark环境的执行入口对象是学的SparkSession，这是spark2.0以后的内容功能更加强大。
# 本视频学习的SparkConf和SparkContext是最初的spark1.0的，只能执行spark的rdd算子的功能，
# 算是spark的最核心，但是这里面学习是基于python的pyspark模块，对于SparkConf和SparkContext基础了解函数需要了解知道的# spark本身就是专门为了处理海量数据的大数据的一个分布式计算框架，我们这里会设置setMaster是本地的单击模式的local或是要部署集群模式，对于这个API进行参数的更改就好了# 导包
from pyspark import SparkConf,SparkContext# 创建SparkConf类对象
# 一句话记住local[*]：“在本地电脑上，用所有 CPU 核心并行计算，快速处理小规模数据！”
conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")#--->这是链式调用的写法，更简介，避免代码的冗长
# 以下是非链式调用的冗长的写法：
# conf=SparkConf
# conf.setMaster("local[*]")
# conf.setAppName("test_spark_app")# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象【这里是真正的spark执行环境的最终的入口对象，后续代码都是通过sc这个执行环境的入口对象去写】
sc=SparkContext(conf=conf)   #这里是吧刚刚构建好的conf对象，给括号里面的conf参数传入进去# 打印spark的运行版本
print(sc.version)# 停止SparkContext类对象的运行（停止pyspark程序）
sc.stop()# import pyspark
# print(pyspark.__version__)  # 输出如 4.0.0，肯定支持 SparkSession

如上图所示，如果我直接运行，会爆出如下的错误：

错误的原因如下，java的版本过低：
 

这个错误是 Java 版本不兼容 导致的，Spark 运行依赖 Java 环境，而你当前安装的 Java 版本太低，无法支持 PySpark 的运行。具体解决步骤如下：

一、先看懂错误：Java 版本 “跟不上”

错误信息里的 “class file version 61.0” 和 “up to 52.0” 是关键：

 

• Java 编译后的 “字节码版本” 对应固定的 Java 版本（比如 52.0 对应 Java 8，61.0 对应 Java 17）。
• 你的 PySpark（比如 4.0.0）是用 Java 17 编译的，但你电脑上的 Java 是 Java 8（只能识别到 52.0），所以 “看不懂” 高版本的字节码，导致报错。

二、解决步骤：安装匹配的 Java 版本

步骤 1：检查当前 Java 版本

打开 CMD 命令提示符，输入：

 

cmd

java -version

 

如果输出包含 1.8.xxxx，说明是 Java 8（太低了，需要升级）。

 

步骤 2：下载并安装 Java 17（或更高版本）

1. 访问 Oracle 官网的 Java 下载页（或国内镜像，比如华为云、阿里云）：
   推荐下载 Java 17（LTS 长期支持版，兼容性最好），选择 Windows x64 安装包（.exe 文件）。
   （如果官网需要登录，可搜索 “Java 17 国内镜像下载”，找免登录的资源）

2. 安装时注意：

   • 勾选 “设置环境变量”（或记住安装路径，比如 C:\Program Files\Java\jdk-17.0.10）。

步骤 3：配置 JAVA_HOME 环境变量（关键）

1. 右键 “此电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”。
2. 在 “系统变量” 中点击 “新建”，变量名填 JAVA_HOME，变量值填 Java 17 的安装路径（比如 C:\Program Files\Java\jdk-17.0.10）。
3. 找到 “Path” 变量，点击 “编辑”，添加 %JAVA_HOME%\bin（让系统能找到 Java 命令）。

步骤 4：验证 Java 版本是否生效

关闭之前的 CMD，重新打开一个新的 CMD，输入：

 

cmd

java -version

 

如果输出包含 17.xxxx，说明安装成功。

步骤 5：重新运行你的 PySpark 代码

此时 Java 版本匹配，代码会正常执行，输出 Spark 版本（比如 4.0.0）。

三、为什么必须用高版本 Java？

Spark 从 3.3 开始逐渐放弃对 Java 8 的支持，最新的 Spark 4.0 完全基于 Java 17 编译，所以必须升级 Java 才能运行。

总结：核心是 “Java 版本要和 PySpark 匹配”

你的代码本身没问题，问题出在 “底层依赖的 Java 版本太低”。按上面的步骤安装 Java 17 并配置环境变量后，报错会消失。

 

如果安装过程中遇到 “找不到路径”“环境变量不生效” 等问题，可以直接搜索 “Windows 安装 Java 17 环境变量配置”，跟着图文教程操作更直观～

5.关于SparkConf + SparkContext vs SparkSession的spark执行环境入口对象的不同的区别到底为什么不一样

你观察到的 SparkConf + SparkContext vs SparkSession 的差异，本质是 Spark 版本演进 和 API 设计升级 导致的，和 Python/Scala 语言本身无关（两者都经历了这个变化）。以下从 历史演进、设计目的、实际用法 三个维度拆解明白：

一、先看本质：Spark 的 3 代编程入口

阶段	入口对象	诞生背景	适用场景
Spark 1.x	SparkContext	最初的核心入口，仅支持 RDD 操作	纯 RDD 开发（底层数据处理）
Spark 2.x	SparkSession	统一所有上下文（整合 SQL、Hive 等）	一站式开发（RDD+DataFrame+SQL）
（过渡阶段）	SQLContext/HiveContext	为 SQL/DataFrame 单独设计	仅处理 SQL/DataFrame（已淘汰）

二、为什么会有两种写法？（以 PySpark 为例，Scala 同理）

1. 旧写法：SparkConf + SparkContext（图片里的方式）

python

from pyspark import SparkConf, SparkContext# 1. 配置参数（比如运行模式、应用名）
conf = SparkConf() \.setMaster("local[*]")  # 本地模式，用所有 CPU 核心.setAppName("TestApp")   # 应用名称# 2. 创建 SparkContext（真正的“底层入口”）
sc = SparkContext(conf=conf)# 3. 用 sc 操作 RDD（比如读文件）
rdd = sc.textFile("file:///path/to/file.txt")
print(rdd.count())# 4. 关闭资源
sc.stop()

• 设计目的：专为 RDD（弹性分布式数据集） 设计，是 Spark 最底层的 API。
• 缺点：只能处理 RDD，想操作 SQL/DataFrame 还得额外创建 SQLContext，非常麻烦。

2. 新写法：SparkSession（你老师教的方式）

python

from pyspark.sql import SparkSession# 1. 一站式创建入口（自动整合所有上下文）
spark = SparkSession.builder \.master("local[*]")      # 运行模式.appName("TestApp")      # 应用名称.getOrCreate()           # 不存在则创建，存在则复用# 2. 既可以操作 DataFrame/SQL，也能访问 RDD（通过 spark.sparkContext）
df = spark.read.csv("file:///path/to/file.csv", header=True)  # DataFrame API
rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///path/to/file.txt") # 底层 RDD API# 3. 关闭资源（可选，也可自动关闭）
spark.stop()

• 设计目的：Spark 2.0 推出的 统一入口，整合了：
  • SparkContext（RDD）、SQLContext（SQL 查询）、HiveContext（Hive 支持）等所有上下文。
• 优点：
  • 一行代码创建所有功能，无需手动管理多个上下文；
  • 同时支持 RDD、DataFrame、SQL、流处理，开发效率暴增。

三、Python 和 Scala 的写法差异？完全一致！

Scala 中两种写法的逻辑和 Python 完全相同，只是语法不同：

scala

// 旧写法：SparkConf + SparkContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile("...").count()
sc.stop()// 新写法：SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("Test").getOrCreate()
spark.read.csv("...")  // DataFrame API
spark.sparkContext.textFile("...")  // 底层 RDD API
spark.stop()

四、现在该用哪种？无脑选 SparkSession！

除非你在维护 Spark 1.x 老项目，否则 100% 推荐 SparkSession：

1. 功能更全：同时支持 RDD、DataFrame、SQL、流处理，一套代码走天下。
2. 开发更快：无需手动创建多个上下文，builder 链式调用更简洁。
3. 兼容性好：向下兼容 SparkContext（通过 spark.sparkContext 访问）。

五、图片里的写法为啥还存在？

图片里的 SparkConf + SparkContext 是 “底层原理教学” 写法：

• 适合讲解 Spark 的 核心运行机制（比如如何配置资源、初始化上下文）；
• 实际开发中，99% 的场景都用 SparkSession，因为它已经包含了 SparkContext 的功能。

总结：理解 “进化关系”

plaintext

SparkContext（1.x 核心） ↳ 功能单一，仅支持 RDD  ↳ 需配合 SparkConf 配置  ↓ Spark 2.0 升级  SparkSession（2.x+ 核心）  ↳ 内部自动包含 SparkContext、SQLContext、HiveContext  ↳ 支持所有 API（RDD + DataFrame + SQL + 流处理）  

建议：

• 日常开发：优先用 SparkSession，简单高效。
• 原理学习：了解 SparkContext 的作用（但不用在项目里写）。
• 遇到老代码：知道是版本问题，可逐步迁移到 SparkSession。

这样就不会再困惑 “为什么写法不一样” 啦 —— 本质是 Spark 自己的 API 升级，和语言无关！

6.什么是API？

API 这个词被说烂了，但本质可以用 「插座」 来类比，瞬间打通理解！

一、先举个生活例子：外卖平台是商家和用户的 API

你点外卖时：

 

• 你（程序 A） → 想吃饭，但不想直接联系商家。
• 外卖平台（API） → 提供 “下单、查进度、评价” 功能，规定了你怎么用（比如必须选菜品、填地址）。
• 商家（程序 B） → 接收订单、做菜，但不用直接对接你。

 

外卖平台的 “下单按钮、进度页面” 就是 API：它定义了 “你和商家怎么交互”，你不用关心商家怎么做菜、外卖员怎么配送（内部逻辑），只要按规则用它的功能就行。

二、技术里的 API 到底是什么？

API 全称 Application Programming Interface（应用程序编程接口），核心是 「预先定义好的功能接口，让你不用了解内部细节就能用」。

类比手机充电口（物理 API）：

• 充电线（程序 A） → 想给手机充电。
• Type-C 接口（API） → 规定了 “怎么插、电压多少、传输数据规则”。
• 手机（程序 B） → 接收电力和数据。

 

充电口的 “形状、电压标准” 就是 API 规范：充电线必须符合这个规范，才能给手机充电。

三、技术中 API 的 3 种常见形态（结合你的代码）

1. 库的 API（如 PySpark 的 SparkSession）

python

# 调用 SparkSession 的 API：.builder、.getOrCreate()
spark = SparkSession.builder \.master("local[*]") .appName("Test") .getOrCreate()# 调用 DataFrame 的 API：.read、.csv()
df = spark.read.csv("file:///data.csv", header=True)

 

• 作用：Spark 团队已经写好了 “创建运行环境”“读文件” 的功能，你只需 按 API 规定的方式调用（比如用 .builder 配置，用 .read.csv 读文件），不用自己实现底层逻辑。

2. 网络 API（如微信支付、天气接口）

比如调用天气 API：

 

python

import requests
# 调用网络 API：向指定 URL 发请求，按规则传参数（city=北京）
response = requests.get("https://api.weather.com/get?city=北京")
# API 返回 JSON 格式的数据（预先定义好的格式）
weather_data = response.json()

 

• 作用：天气平台规定了 “怎么请求（URL 格式）、返回什么数据（JSON 结构）”，你不用关心它怎么预测天气，只要按规则调用，就能拿到结果。

3. 操作系统 API（如 Python 的 print）

python

print("Hello World")  # 调用 Python 内置的 API

 

• 作用：Python 解释器已经实现了 “在屏幕上输出文字” 的功能，你只需调用 print，不用自己操作显示器硬件。

四、API 的核心价值：「解耦 + 偷懒」

1. 解耦：比如 Spark 升级了内部代码，但只要 SparkSession.read.csv 的用法不变，你的代码就不用改（就像外卖平台优化了配送流程，但你下单的方式没变）。
2. 偷懒：别人写好的功能，你直接用（比如不用自己写 “读 CSV 文件” 的代码，调用 spark.read.csv 就行）。

五、为什么叫 “接口”？

想象你和同事合作：

 

• 你写的模块（程序 A）需要同事的模块（程序 B）提供数据。
• 你俩约定：“你给我一个 get_user_info(id) 函数，返回用户名字和年龄。”
  这个 get_user_info(id) 就是你们之间的 API —— 它定义了 “怎么交互”，你不用关心同事怎么实现这个函数（查数据库？读文件？），只要按约定调用就行。

总结：API 就是 「别人写好的功能，你按规矩用」

• 对开发者：API 是 “偷懒的工具”（不用重复造轮子）。
• 对系统：API 是 “协作的语言”（不同模块、不同系统之间按规则交互）。

 

下次听到 “API”，就想 「充电口、外卖平台、Spark 的 .read.csv」 —— 本质都是 “预先定义的交互规则，让你不用懂内部，就能用功能”。





对于博主自己的理解：
API就可以理解为别人提前写好的、封装好的一个程序的功能，直接调用这个API接口就可以实现这个功能，不用重复书写，避免麻烦。就像python里面，自己提前写好的一个成员方法的函数一样，想要使用的时候，就import一下这个文件名，就实现了调用，这个场景就和API的调用相似。




 

我的理解 已经抓到核心了！但可以再补一层 “边界感” —— API 不仅是 “别人写的函数”，更是 “不同系统 / 模块之间的约定”。用三个维度帮你彻底打通：

一、类比你写的 “成员方法”：完全一致的核心逻辑

比如你写了一个工具类 MyUtils：

 

python

运行

# 自己写的模块：my_utils.py
class MyUtils:def read_csv(self, path):# 自己实现的读CSV逻辑...# 主程序调用
from my_utils import MyUtils
utils = MyUtils()
data = utils.read_csv("data.csv")  # 调用自己写的“API”

 

这和调用 PySpark 的 spark.read.csv 本质一样：

 

• 都是 “调用预先写好的功能”，不用重复写逻辑。
• 都是 “通过类 / 对象的方法” 触发功能。

二、API 和 “自己写的函数” 的 3 个细微差别

对比维度	自己写的函数（如 MyUtils.read_csv）	第三方库的 API（如 spark.read.csv）	网络 API（如微信支付接口）
谁写的？	自己或团队	外部团队（如 Spark 开发组）	远程服务器（如微信团队）
怎么调用？	直接导入本地模块	导入第三方库	发 HTTP 请求
约束是什么？	自己定的规则	库文档规定的参数 / 返回值	接口文档规定的 URL / 参数

三、用 “做蛋糕” 类比，秒懂 API 的本质

假设你要做蛋糕：

 

1. 自己写全部逻辑（无 API）：
   你得自己种小麦、磨面粉、做烤箱… 累到死。

2. 用自己写的 “工具函数”（内部 API）：
   你提前写了 make_flour()（磨面粉）、bake_cake()（烤蛋糕），下次做蛋糕直接调用，不用重复种小麦。

3. 用第三方库的 API（如 PySpark）：
   有人做好了 “全自动蛋糕机”（PySpark 库），你按说明书（API 文档）放材料（传参数），它帮你烤好蛋糕（返回结果）。

4. 用网络 API（如外卖平台）：
   有个蛋糕店提供 “外卖接口”（网络 API），你发个请求（打电话下单），他们按规则给你送蛋糕（返回蛋糕）。

四、总结：API 是 “功能的标准化接口”

• 不管是 自己写的函数、第三方库，还是 远程服务，只要满足：
  → 预先定义好 “怎么调用”（参数、格式）；
  → 隐藏了 “怎么实现”（内部逻辑）；
  → 能直接 “复用功能”；
  它就是 API。

 

你写的 my_utils.read_csv 是 “自己项目内的 API”，PySpark 的 spark.read.csv 是 “第三方库的 API”，微信支付是 “网络服务的 API” —— 本质都是 “让你少写代码，直接用别人的成果”。

 

下次写代码时，你可以骄傲地说：“我写的这个函数，就是我们项目里的小 API！” ✌️

7.为什么from pyspark import SparkConf,SparkContext没有看到SparkSession的存在呢？

要解决 “导包时看不到 SparkSession” 的问题，核心是理解 模块归属、版本演进 以及 API 设计逻辑，以下是清晰的拆解：

一、SparkSession 藏在哪个模块里？

SparkSession 不属于 pyspark 根模块，而是在 pyspark.sql 子模块 中。

 

如果只写：

 

python

from pyspark import SparkConf, SparkContext

 

自然不会导入 SparkSession —— 它需要单独从 pyspark.sql 导入：

 

python

from pyspark.sql import SparkSession  # 关键！必须显式导入

二、版本会影响吗？

SparkSession 是 Spark 2.0 才引入的新 API，如果你的 PySpark 版本极老（如 1.x），确实不存在。但如今 PySpark 版本（如 3.x、4.x）必然支持。

 

检查版本的方法：

 

python

import pyspark
print(pyspark.__version__)  # 输出如 4.0.0，肯定支持 SparkSession

三、新旧入口的关系：SparkContext vs SparkSession

入口对象	所属模块	诞生版本	核心作用	适用场景
SparkContext	pyspark	1.0	底层核心入口，仅支持 RDD 操作	纯 RDD 开发（如老项目维护）
SparkSession	pyspark.sql	2.0	统一入口，整合 RDD、DataFrame、SQL	现代开发（99% 场景）

四、为什么老代码只讲 SparkConf + SparkContext？

那些代码可能是 “底层原理教学” 或 “针对 Spark 1.x 的老教程”：

 

1. 原理层面：SparkContext 是 Spark 最核心的底层入口，理解它能帮你明白 Spark 如何与集群通信。
2. 历史原因：Spark 2.0 之前，没有 SparkSession，必须用 SparkContext 开发。

五、现代开发如何正确使用？

优先用 SparkSession，它内部已经包含 SparkContext，还能直接操作 DataFrame/SQL，示例：

 

python

# 正确导包：同时覆盖新旧需求
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession# 1. 配置参数（可选，也可通过 builder 设置）
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("ModernApp")# 2. 创建 SparkSession（自动整合 SparkContext）
spark = SparkSession.builder \.config(conf=conf)  # 关联配置对象（也可直接在 builder 里写 .master/.appName）.getOrCreate()# 3. 从 SparkSession 中获取 SparkContext（如需操作 RDD）
sc = spark.sparkContext# 4. 演示：同时使用 DataFrame 和 RDD
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)  # DataFrame API
rdd = sc.textFile("data.txt")                 # RDD API# 5. 关闭（可选，程序结束时自动关闭）
spark.stop()

六、总结：你需要记住的 3 个关键点

1. 导入路径：SparkSession 在 pyspark.sql 里，必须显式导入。
2. 版本兼容：只要 PySpark ≥ 2.0，就一定有 SparkSession。
3. 开发选择：
   • 学原理：可以了解 SparkContext（但不用在项目里写）。
   • 做项目：100% 用 SparkSession，更高效、功能更全。

 

现在，你可以修改代码为：

 

python

from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession  # 新增这行！# 用 SparkSession 构建入口
spark = SparkSession.builder \.config(conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")) \.getOrCreate()# 如需操作 RDD，从 spark 中获取 sc
sc = spark.sparkContext
print(sc.version)  # 验证是否正常工作

 

这样就完美结合了 新 API 的便捷性 和 旧 API 的底层能力，告别 “找不到 SparkSession” 的困惑！

8.local[*] 是什么？

local[*] 是 Spark 运行模式的一种关键配置，直接决定了你的代码在哪里执行、如何并行计算。理解它的含义，对掌握 Spark 核心原理至关重要！

一、local[*] 的字面含义：本地模式 + 用所有 CPU 核心

• local：表示 “本地模式”，即在单机上运行 Spark，不连接集群。
• [*]：中括号内的数字代表 “并行执行的线程数”，* 是通配符，表示 “使用本机所有可用 CPU 核心”。

例如：

• local：单线程执行（相当于只有 1 个 CPU 核心可用）。
• local[2]：启动 2 个线程并行计算（模拟 2 核 CPU）。
• local[*]：自动检测本机 CPU 核心数（如 8 核），并启动 8 个线程并行计算。

二、为什么需要并行线程？提升计算速度！

Spark 的核心优势是 分布式计算，但在本地模式下，它通过 多线程 模拟分布式环境：

• 比如你有一个 8 核 CPU 的笔记本，处理 1GB 的数据：
  • local（单线程）：数据只能串行处理，耗时 80 秒。
  • local[*]（8 线程）：数据被分成 8 块，并行处理，耗时可能缩短到 10 秒！

这就像一个团队干活：单线程是 “1 个人干 8 份活”，多线程是 “8 个人同时干”。

三、对比 3 种常见的运行模式：

模式	配置参数	执行环境	适用场景
本地模式	local[*]	单机，用多线程模拟分布式	开发调试、教学演示
集群模式	yarn 或 mesos	连接真实集群（如 YARN）	生产环境处理海量数据
Standalone	spark://host:port	自带的简易集群管理器	测试环境，快速搭建分布式集群

四、用生活例子类比：

假设你要分拣 1000 个快递包裹：

• local：你自己一个人慢慢分，一次处理 1 个包裹。
• local[4]：你叫上 3 个朋友，4 个人同时分，效率提升 4 倍。
• local[*]：你把全家 8 口人都叫上，并行分拣，速度最快！

而 集群模式 就像：你把包裹送到快递公司，那里有 100 个分拣员（集群节点）帮你处理，适合超大量包裹。

五、什么时候用 local[*]？

1. 开发阶段：在本地电脑上快速验证代码逻辑，无需部署到集群。
2. 小规模数据测试：处理 GB 级数据时，充分利用本机多核 CPU 加速。
3. 教学学习：理解 Spark 原理时，本地模式更容易观察和调试。

六、常见误区提醒：

1. local[*] 不等于无限性能：

   • 如果你有 1TB 数据，本地模式可能内存不足（单机资源有限），需用集群模式。

2. 别在生产环境用 local[*]：

   • 生产环境处理海量数据，必须连接真实集群（如 YARN），配置 --master yarn。

3. 调试时灵活调整线程数：

   • 比如你的电脑是 8 核，但测试时想模拟 2 核环境，可写 local[2]。

七、动手验证：查看实际使用的核心数

在代码中添加这行，运行时会打印实际使用的 CPU 核心数：

python

运行

from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test")
sc = SparkContext(conf=conf)# 打印当前环境的 CPU 核心数
print(f"使用的 CPU 核心数: {sc.defaultParallelism}")

如果你的电脑是 8 核，输出会是：

plaintext

使用的 CPU 核心数: 8

总结：一句话记住 local[*]

“在本地电脑上，用所有 CPU 核心并行计算，快速处理小规模数据！”

下次写 Spark 代码，开发阶段直接用 local[*]，既能验证逻辑，又能充分利用本机性能，等代码成熟后再提交到集群处理大数据～

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9.小节总结

 

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好了，又一篇博客和代码写完了，励志一下吧，下一小节等等继续：
 

听着，你小子还算有种。

 

两天，熬得像条狗一样啃下那些破代码、总结那些破逻辑 —— 这他妈才是该有的样子。别指望谁能替你扛，这世上百分之九十九的人连自己的鞋带都系不明白，他们只会站在旁边逼逼赖赖，等你摔了就拍手叫好。你看清了这点，就对了。

 

痛苦？这他妈就是礼物。你现在熬的每一个夜，抓的每一次狂，对着屏幕骂的每一句脏话，都是在给你的心智上铁。那些让你想砸键盘的 bug，那些让你怀疑自己是不是蠢货的报错，本质上都是在筛选 —— 筛选出谁能扛住，谁会跪下。你没跪，所以你配得上站着走下去。

 

别管那些虚伪的噪音。这世上最没用的就是别人的 “指导” 和 “同情”。你要做的，就是把那些傻逼的废话当耳旁风，然后把自己的博客写得更狠，把代码敲得更硬。记住，真正的狠角色，都是自己跟自己死磕出来的。

 

Stay hard？这不够。你得把 “hard” 刻进骨头里。别人在刷手机的时候，你在啃文档；别人在抱怨难的时候，你在调参数；别人劝你 “差不多得了” 的时候，你偏要跟自己说 “还能再他妈进一步”。这就是磨砺心智的意思 —— 不是不疼，是疼的时候，你他妈还在往前挪。

 

你的战场不在别人的嘴里，在你的屏幕前，在你的大脑里。现在你写下的每一行字，都是在给自己的武器上膛。继续熬，继续骂，继续死磕 —— 因为你知道，能让你牛逼的，从来都不是轻松，而是你在快扛不住的时候，多撑的那一秒。

 

别停。永远别让自己舒服。这就是你该有的样子。