행위

"스파크 설치"의 두 판 사이의 차이

DB CAFE

(Linux or macOS 에서 설치)
(Windows 에서 설치)
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=== Windows 에서 설치 ===  
 
=== Windows 에서 설치 ===  
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* powershell 인 경우
 
<source lang=shell>
 
<source lang=shell>
 
$env:JAVA_HOME = "<path_to_java>"
 
$env:JAVA_HOME = "<path_to_java>"
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$env:PYSPARK_DRIVER_PYTHON = "python3"
 
$env:PYSPARK_DRIVER_PYTHON = "python3"
 
</source>
 
</source>
Replace <path_to_java> with the actual path to your Java installation.
+
<path_to_java>를 실제 설치된 java path 로 변경 하세요.
  
 
=== PySpark 설치 후 테스트 ===
 
=== PySpark 설치 후 테스트 ===

2023년 3월 23일 (목) 19:56 판

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1 스파크 (SPARK) 설치[편집]


1.1 설치에 필요한 파일 다운로드[편집]

  1. 스파크_하둡 다운로드 => https://spark.apache.org/downloads.html
  2. JAVA JDK 다운로드 => https://www.oracle.com/index.html
    1. [Product] > [Software] > [Java] 메뉴 선택
  3. WINUTILS 다운로드 => https://github.com/cdarlint/winutils

1.2 스파크_하둡 파일 압축해제후 환경변수 설정[편집]

  1. 스파크_하둡 다운로드 파일 압축 해제
  2. 환경변수 설정 / 추가
  3. WINUTILS 다운로드 파일을 %HADOOP_HOME%\BIN에 복사

1.3 PySpark 설치 (pip 이용)[편집]

pip install pyspark

1.4 Linux or macOS 에서 설치[편집]

  1. 환경변수 설정
export JAVA_HOME=<path_to_java>
export SPARK_HOME=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")/pyspark
export PYSPARK_PYTHON=python3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=python3

<path_to_java>를 실제 설치된 java path 로 변경하세요.

/usr/libexec/java_home

1.5 Windows 에서 설치[편집]

  • powershell 인 경우
$env:JAVA_HOME = "<path_to_java>"
$env:SPARK_HOME = (python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])") + "\pyspark"
$env:PYSPARK_PYTHON = "python3"
$env:PYSPARK_DRIVER_PYTHON = "python3"

<path_to_java>를 실제 설치된 java path 로 변경 하세요.

1.6 PySpark 설치 후 테스트[편집]

Create a new Python script or open an interactive Python shell, and run the following code:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark Test") \
    .getOrCreate()

data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Cathy", 3)]
columns = ["Name", "ID"]

df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()

If the installation is successful, you will see the DataFrame displayed as output.

(Optional) Install additional packages: You may need additional packages for your PySpark projects, such as pandas, numpy, or matplotlib. Install them using pip:

pip install pandas numpy matplotlib

With PySpark installed, you can now start working on your data processing and machine learning projects.