Вопрос или проблема
Я пытаюсь импортировать дата-фрейм в Spark, используя модуль pyspark на Python. Для этого я использовал Jupyter Notebook и выполнил код, показанный на скриншоте ниже.
После этого я хочу запустить это в CMD, чтобы сохранить свои коды на Python в текстовом файле и сохранить его как test.py (как файл Python). Затем я запускаю этот файл Python в CMD с помощью команды python test.py, приведенной на скриншоте ниже:
Итак, моя задача ранее работала, но спустя 3 или 4 часа я снова попытался выполнить тот же процесс, без каких-либо изменений… Затем, к сожалению, я получил следующее сообщение об ошибке:
Может кто-то объяснить, почему это случилось?
Большое спасибо заранее.
В первый раз, когда вы выполнили свой код, вы, вероятно, выполнили его из того же местоположения, где был ваш файл te.csv.
Вы выполняете этот код в том же местоположении, что и раньше? Если нет, то я предлагаю указать абсолютный путь к te.csv в вашем коде. Это должно сработать без проблем.
Ответ или решение
Чтобы запустить Python код Spark в Jupyter Notebook через командную строку, выполните следующие шаги. Это позволит вам импортировать DataFrame в Spark с использованием модуля PySpark и запускать его из файла Python (.py).
Шаг 1: Установка необходимых пакетов
Убедитесь, что у вас установлен Apache Spark и PySpark. Также убедитесь, что Jupyter Notebook установлен. Для установки необходимых компонентов используйте следующие команды в терминале:
pip install pyspark jupyterШаг 2: Проверка конфигурации
Перед тем как писать код, важно убедиться, что ваша среда настроена правильно. В том числе, проверьте, что переменные окружения для Java и Spark установлены. Например, в Windows:
set SPARK_HOME=C:\path\to\spark
set JAVA_HOME=C:\path\to\java
set PATH=%PATH%;%SPARK_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\binШаг 3: Написание кода в Jupyter Notebook
Откройте Jupyter Notebook и введите следующий код. Убедитесь, что путь к файлу te.csv корректен:
from pyspark.sql import SparkSession
# Создаем сессию Spark
spark = SparkSession.builder \
.appName("Spark DataFrame Example") \
.getOrCreate()
# Чтение CSV файла
df = spark.read.csv("te.csv", header=True, inferSchema=True)
# Показать данные
df.show()Шаг 4: Сохранение кода в файл
Сохраните свой код в файл test.py. Убедитесь, что файл находится в той же директории, где размещен ваш te.csv, чтобы избежать ошибок пути. Вы также можете указать абсолютный путь к файлу CSV в коде.
Шаг 5: Запуск кода в командной строке
Откройте командную строку и перейдите в директорию с вашим файлом test.py:
cd путь_к_вашей_папкеЗапустите скрипт с помощью следующей команды:
python test.pyВозможные ошибки и их устранение
Если вы столкнулись с ошибками при запуске (как в вашем случае), убедитесь, что:
- Путь к файлу: Проверьте, находитесь ли вы в той директории, где расположен файл
te.csv. Если нет, укажите абсолютный путь в вашем коде. - Проблемы с зависимостями: Убедитесь, что все зависимости установлены, и версии композиций (Python, Spark, Java) совместимы друг с другом.
- Переменные окружения: Проверяйте правильность настройки переменных окружения для Java и Spark. Иногда, после переустановки или изменения версий, эти параметры могут сбиваться.
Заключение
Следуя вышеизложенным шагам, вы сможете успешно запустить свой код на Python с использованием Spark, как в Jupyter Notebook, так и из командной строки. Если возникнут дальнейшие вопросы, не стесняйтесь обращаться за дополнительной помощью.