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设置Jupyter Pyspark在EC2和EMR之间工作

Jupyter Pyspark是一种在云计算环境中使用的工具,它结合了Jupyter Notebook和Apache Spark,可以方便地进行大数据处理和分析。在EC2和EMR之间设置Jupyter Pyspark的工作流程如下:

  1. 首先,确保你已经在云服务提供商的控制台上创建了一个EC2实例和一个EMR集群。EC2实例用于运行Jupyter Notebook,而EMR集群用于运行Spark。
  2. 登录到EC2实例,并安装Jupyter Notebook。你可以使用以下命令在EC2实例上安装Jupyter Notebook:
代码语言:txt
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pip install jupyter

代码语言:txt
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  1. 配置Jupyter Notebook以使用Pyspark。在EC2实例上创建一个配置文件,例如pyspark_notebook_config.py,并添加以下内容:
代码语言:python
代码运行次数:0
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import os

import sys

os.environ'PYSPARK_PYTHON' = sys.executable

os.environ'PYSPARK_DRIVER_PYTHON' = '/usr/local/bin/jupyter'

os.environ'PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS' = 'notebook'

sys.path.insert(0, '/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pyspark/python')

sys.path.insert(0, '/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pyspark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip')

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \

代码语言:txt
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   .appName('pyspark-notebook') \
代码语言:txt
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   .getOrCreate()
代码语言:txt
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这个配置文件将设置环境变量,并将SparkSession对象命名为spark,以便在Notebook中使用。

  1. 启动Jupyter Notebook。在EC2实例上运行以下命令:
代码语言:txt
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jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser

代码语言:txt
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这将启动Jupyter Notebook,并将其绑定到EC2实例的公共IP地址。

  1. 在本地计算机上设置SSH隧道。使用以下命令在本地计算机上创建一个SSH隧道,将本地端口与EC2实例上的Jupyter Notebook端口绑定:
代码语言:txt
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ssh -i <your-key-pair>.pem -L 8888:localhost:8888 ec2-user@<ec2-instance-public-ip>

代码语言:txt
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这将在本地计算机上创建一个SSH隧道,并将本地端口8888与EC2实例上的Jupyter Notebook端口绑定。

  1. 在本地浏览器中访问Jupyter Notebook。在浏览器中输入localhost:8888,即可访问Jupyter Notebook界面。
  2. 在Jupyter Notebook中创建一个新的Notebook,并使用以下代码来测试Pyspark是否正常工作:
代码语言:python
代码运行次数:0
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from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \

代码语言:txt
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   .appName('pyspark-notebook') \
代码语言:txt
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   .getOrCreate()

df = spark.createDataFrame((1, 'John'), (2, 'Jane'), (3, 'Alice'), 'id', 'name')

df.show()

代码语言:txt
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运行这段代码,如果能够成功显示DataFrame的内容,则说明Jupyter Pyspark已经在EC2和EMR之间正常工作。

总结:

Jupyter Pyspark是一种在云计算环境中使用的工具,结合了Jupyter Notebook和Apache Spark,用于大数据处理和分析。在EC2和EMR之间设置Jupyter Pyspark的工作流程包括安装Jupyter Notebook、配置Pyspark环境、启动Jupyter Notebook、设置SSH隧道,并在Jupyter Notebook中测试Pyspark是否正常工作。

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