运行独立 pyspark 时出现 Windows 错误解决办法

下面是关于“运行独立pyspark时出现Windows错误解决办法”的完整攻略：

问题描述

在运行独立pyspark时，可能会出现类似于“Failed to load native-hadoop library for your platform”、“No module named win32api”等Windows错误。这些错误主要是由于缺少相关的库或组件，导致pyspark无法正常运行。

解决办法

1. 安装Java运行环境

pyspark需要依赖Java运行环境，因此在安装pyspark之前，需要先安装JRE或JDK。如果你已经安装了Java环境，可以通过在命令行中输入以下命令来检查Java是否已经正确配置：

java -version

如果提示“‘java’不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”，则说明Java环境没有正确配置，需要重新安装Java。

2. 安装必要的组件

在Windows操作系统中，pyspark需要安装一些必要的组件才能正常运行。这些组件包括：

Microsoft Visual C++ Build Tools：安装过程中需要选择Python开发和C++桌面开发组件。
Winutils：用于支持pyspark进行本地文件操作和Hadoop文件系统操作。

以下是具体的安装步骤：

安装Microsoft Visual C++ Build Tools

访问Microsoft Visual Studio官网，下载最新的Visual C++和Python开发组件（可以在“工作负载”选项卡中进行选择）。
安装Visual C++。在安装过程中，选择开发环境配置为“C++桌面开发”。
安装Python开发环境。安装过程中，可以选择安装Python 3.x版本。
安装完成后，重启电脑。

安装Winutils

访问Winutils官网，下载对应于你所使用的Hadoop版本的Winutils二进制文件。注意：如果你使用的是Spark 2.0及以上版本，则需要下载Winutils 2.6及以上版本的二进制文件。
将Winutils二进制文件解压到任意目录中，如C:\hadoop。
配置环境变量。在系统环境变量中，添加变量名为HADOOP_HOME，变量值为Winutils所在的目录地址（如C:\hadoop）。

3. 配置环境变量

为了方便使用pyspark，需要将Spark的bin目录添加到环境变量中。假设你已经将Spark安装到了C:\spark目录中，可以按照以下步骤配置环境变量：

右键点击“此电脑”（或“My Computer”），选择“属性”。
选择“高级系统设置”。
在“系统属性”对话框中，点击“环境变量”按钮。
在“环境变量”对话框中，找到“系统变量”区域，选择“Path”变量，点击“编辑”按钮。
点击“新建”按钮，添加“C:\spark\bin”（Spark的bin目录地址）。

4. 运行pyspark

完成上述配置后，即可在命令行中运行pyspark。输入以下命令启动pyspark：

pyspark

如果pyspark成功启动，会显示类似于以下内容的信息：

Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.3
      /_/

Using Python version 3.7.3 (default, Apr 24 2019 15:29:51)
SparkSession available as 'spark'.
>>>

示例说明

示例1

问题描述：运行pyspark时，出现了“no module named pandas”错误。

解决方法：可以通过pip安装pandas库来解决这个问题。在命令行中输入以下命令：

pip install pandas

安装完成后，重新运行pyspark即可。

示例2

问题描述：运行pyspark时，出现了“jupyter notebook command not found”错误。

解决方法：可以通过pip安装jupyter notebook库来解决这个问题。在命令行中输入以下命令：

pip install jupyter

安装完成后，重新运行pyspark即可。在pyspark中输入以下命令，即可打开jupyter notebook：

sc.install_pypi_package("jupyter")
sc.install_pypi_package("pandas")
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("pyspark-notebook").getOrCreate()
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", -1)
spark.conf.set("spark.driver.memory", "4g")
spark.conf.set("spark.driver.maxResultSize", "4g")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "20")
spark.conf.set("spark.ui.showConsoleProgress", 'True')
sc.install_pypi_package("findspark==1.3.0")
import findspark
findspark.init()
import os
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(spark.sparkContext)
from pyspark.sql.functions import *
from IPython.display import display

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