Python之pyspark：pyspark的简介、安装、使用方法之详细攻略
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pyspark的简介
Spark是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎。它提供Scala、Java、Python和R中的高级api，以及一个优化的引擎，该引擎支持用于数据分析的通用计算图。它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和DataFrames的Spark SQL、用于机器学习的MLlib、用于图形处理的GraphX和用于流处理的结构化流。
Python Packaging，这个自述文件只包含与PySpark安装的pip相关的基本信息。这个打包目前还处于试验阶段，在未来的版本中可能会有变化(尽管我们会尽力保持兼容性)。使用PySpark需要Spark jar，如果您是从源代码构建它，请参阅“构建Spark”中的构建器说明。
Spark的Python打包并不打算取代所有其他用例。这个Python打包版本的Spark适合与现有集群交互(无论是Spark independent、YARN还是Mesos)—但是不包含设置自己的独立Spark集群所需的工具。您可以从Apache Spark下载页面下载完整版本的Spark。
注意:如果您在Spark独立集群中使用它，您必须确保版本(包括次要版本)匹配，否则您可能会遇到奇怪的错误。
官网：https://spark.apache.org/
pyspark的安装
pip install pyspark
pyspark的使用方法
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
conf = SparkConf().setAppName('test_parquet')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)
# parquetFile = r"hdfs://host:port/Felix_test/test_data.parquet"
parquetFile = r"data.gz.parquet"
df = spark.read.parquet(parquetFile)
print(df.first())
