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3、PyCharm 中安装 PySpark 也可以参考 [【Python】pyecharts 模块 ② ( 命令行安装 pyecharts 模块 | PyCharm 安装 pyecharts 模块 )]( ) 博客 , 在 PyCharm 中 , 安装 PySpark ; 尝试导入 pyspack 模块中的类 , 如果报错 , 使用报错修复选项 , PyCharm 会自动安装 PySpark ;  二、PySpark 数据处理步骤 --- PySpark 编程时 , 先要构建一个 PySpark 执行环境入口对象 , 然后开始执行数据处理操作 ; 数据处理的步骤如下 : 首先 , 要进行数据输入 , 需要读取要处理的原始数据 , 一般通过 SparkContext 执行环境入口对象 执行 数据读取操作 , 读取后得到 RDD 类实例对象 ; 然后 , 进行 数据处理计算 , 对 RDD 类实例对象 成员方法进行各种计算处理 ; 最后 , 输出 处理后的结果 , RDD 对象处理完毕后 , 写出文件 , 或者存储到内存中 ;  数据的初始形态 , 一般是 JSON 文件 , 文本文件 , 数据库文件 ; 通过 SparkContext 读取 原始文件 到 RDD 中 , 进行数据处理 ; 数据处理完毕后 , 存储到 内存 / 磁盘 / 数据库 中 ;  三、构建 PySpark 执行环境入口对象 --- 如果想要使用 PySpark 进行数据处理 , 必须构建一个 PySpark 执行环境入口对象 ; PySpark 执行环境 入口对象 是 SparkContext 类实例对象 ; 首先 , 导入相关包 ; 导入 PySpark 相关包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
然后 , 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 , 各种配置可以在链式调用中设置 ; * 调用 SparkConf#setMaster 函数 , 可以设置运行模式 , 单机模式 / 集群模式 ; * 调用 SparkConf#setAppName函数 , 可以设置 Spark 程序 名字 ; 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务
setMaster(“local[*]”) 表示在单机模式下 本机运行
setAppName(“hello_spark”) 是给 Spark 程序起一个名字
再后 , 创建 PySpark 执行环境 入口对象 ; 创建 PySpark 执行环境 入口对象
sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf)
最后 , 执行完 数据处理 任务后 , 调用 SparkContext#stop 方法 , 停止 Spark 程序 ; 停止 PySpark 程序
sparkContext.stop()
四、代码示例 --- 代码示例 : 导入 PySpark 相关包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务
setMaster(“local[*]”) 表示在单机模式下 本机运行
setAppName(“hello_spark”) 是给 Spark 程序起一个名字
创建 PySpark 执行环境 入口对象
sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf)
打印 PySpark 版本号
print(sparkContext.version)
停止 PySpark 程序
sparkContext.stop()
执行结果 : 最后
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~
给大家准备的学习资料包括但不限于：
Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件
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Python 电子书100本
Python 学习路线规划
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