Spark单节点安装与pyspark使用

包含sparksql的完整使用案例，请务必耐心看完

第1篇 Hadoop本地单节点安装
第2篇 Linux使用yum安装Mysql
第3篇 Hive单节点安装和启用
第4篇 Hive建表DDL详解
第5篇 Hive优化实现
第6篇 SQL的DQL查询优化
第7篇 Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接
第8篇 Spark单节点安装与pyspark使用
第9篇 Pycharm中操作spark和hive
第10篇 Azkaban单机部署
第11篇 Azkaban的简单使用

apache官网下载spark
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# 解压安装，我的位置都在/opt
tar -zxvf spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz
# 改名
mv spark-3.2.1-bin-hadoop3.2 spark

# 配置环境变量
vim /etc/profile
# 添加内容
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PYSPARK_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/python
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# 更新配置文件使其立即生效
source /etc/profile

# /root/.bashrc配置在JAVA_HOME和PYSPARK_PYTHON
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export PYSPARK_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/python

下面所有内容都是Spark Local环境下运行，从Pyspark解释器启动和样例脚本构建SparkSession都可以看到

/opt/spark/bin/pyspark  # 交互式的 Python解释器环境
/opt/spark/bin/spark-shell  # scala解释器环境
/opt/spark/bin/spark-submit  # 提交jar包或Python文件执行的工具
/opt/spark/bin/spark-sql  # sparksql客户端工具

pyspark解释器运行示例，进入后可写python代码执行

没有废话要仔细看，完整可运行

Hadoop本地单节点安装
Hive安装和启用
Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接 中1和2的内容完成Anaconda的pyspark包安装

1. sparksql构建SparkSession需要用到HDFS和metastore服务，所以需要提前开启
   
2. 数据准备
   1）数据内容自行设置一个如下数据就行，文件命名问tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d202220520格式，后面日期换成当前日期，因为脚本中用的是
   datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')作为文件补充名

   LH91417,青铜会员
   LH15905,原木会员
   LH29615,原木会员
   LH88779,黄金会员
   

   2）把文件放在这个路径下/home/tmp_app_data/，没有路径就自建mkdir /home/tmp_app_data，或者自己改动脚本中load路径
   3）脚本文件放在自己记得住的位置，位置名字随便起，例如我的是 /tmp/pycharm_project_652/LHbank/01pyspark_sql_visit_mid.py
3. 脚本内容，包含删表、建表、删除分区、建立分区、插入数据、查询数据，共6步sql操作。

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
    删表、建表、删除分区、建立分区、插入数据、查询数据
"""
from pyspark.sql import SparkSession
import datetime

spark = SparkSession.builder 
    .appName('learn') 
    .master("local[*]") 
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) 
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://自己的ip:8020/user/hive/warehouse") 
    .config("hive.metastore.uris", "thrift://自己的ip:9083") 
    .enableHiveSupport() 
    .getOrCreate()

# 删表
sql_drop_table = """drop table if exists tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d;"""
spark.sql(sql_drop_table)

# 建表
sql_create_table = """
        create table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d(
            cust_id 	string  comment '客户号',
            vip_name	string	comment '会员名称'
        )
        partitioned by (dt string)
        row format delimited fields terminated by ','
        ;
    """
spark.sql(sql_create_table)

# 分区格式yyyy-MM-dd,当前日期yyyyMMdd格式
cur_dt = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
cur_dt_simple = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')

# 删除分区
sql_drop_partition = """alter table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d drop if exists partition (dt='{}');""".format(
    cur_dt)
spark.sql(sql_drop_partition)

# 增加分区
sql_add_partition = """alter table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d add partition (dt='{}');""".format(
    cur_dt)
spark.sql(sql_add_partition)

# load数据
sql_load_data = """load data local inpath '/home/tmp_app_data/tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d{}.txt' overwrite into table tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d partition (dt='{}');""".format(
    cur_dt_simple, cur_dt)
spark.sql(sql_load_data)

# 查询
sql = """select * from tms_app.tmsapp_tms_app_instant_tag_visit_a_d where dt='{}' limit 5;""".format(cur_dt)
spark.sql(sql).show()

print('OK')

spark.stop()

1. 开启hadoop和hive metastore服务

   /opt/hadoop/sbin/start-all.sh 
   nohup /opt/hive/bin/hive --service metastore &
   netstat -anp| grep 9083
   jps
   

   结果如图
2. 关闭防火墙打开systemctl stop firewalldNamenode网页http://自己的ip:9870

1. 先用hive创建一个名为tms_app的数据库，名称无所谓，我的示例样本写的这个，所以就创建了这个。

   hive -e 'create database tms_app;'
   

2. 调用脚本执行

    spark-submit /tmp/pycharm_project_652/LHbank/01pyspark_sql_visit_mid.py
   

3. HDFS查看数据文件
   

至此，spark已可以正常运行，pyspark.sql的案例也介绍完毕了。欢迎接着看 Pycharm中操作spark和hive

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