华为云代理商：在MRS中使用jupyter notebook怎么运行pyspark？

　　在MRS中使用jupyter notebook怎么运行pyspark

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　　在 MRS 中使用 Jupyter Notebook 运行 PySpark 可以帮助我们更好地进行数据分析和处理。本文将介绍如何配置和使用 Jupyter Notebook 运行 PySpark。

　　1. 安装 Anaconda

　　首先，我们需要在 MRS 集群上安装 Anaconda，这是一个非常流行的 Python 发行版，包含了很多常用的 Python 库和工具。安装 Anaconda 是开始使用 Jupyter Notebook 的第一步。

　　2. 安装并配置 PySpark

　　在安装完 Anaconda 后，我们还需要安装 PySpark。MRS 集群已经预安装了 PySpark，只需要进行简单的配置即可。需要在配置文件中设置正确的 PySpark 路径和 Python 版本等信息。

　　3. 配置 Jupyter Notebook

　　安装和配置完 Anaconda 和 PySpark 后，就可以开始配置 Jupyter Notebook。在 MRS 集群上运行 Jupyter Notebook，需要在终端中输入命令并指定相应的参数，如：

　　——

　　export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter

　　export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook --no-browser --port=8888'

　　pyspark

　　——

　　这些命令会启动 Jupyter Notebook，并在浏览器中打开相应的页面。注意要使用正确的端口号和 IP 地址。

　　4. 运行 PySpark

　　在 Jupyter Notebook 中，我们可以直接编写 PySpark 代码，并通过 SparkContext 进行操作。例如，可以读取 HDFS 中的大量数据，进行分布式计算，然后将结果写入到 HDFS 中。

　　总结

　　在 MRS 中使用 Jupyter Notebook 运行 PySpark，需要进行 Anaconda、PySpark 和 Jupyter Notebook 的安装和配置。在完成这些步骤之后，就可以愉快地运行 PySpark 代码，并进行各种数据分析和处理操作。