Python 쉘에서 pyspark를 가져오기

이것은 다른 포럼에서 답변을 받지 못한 남의 질문의 사본입니다. 그래서 같은 문제를 가지고 있다고 여기에서 다시 물어보려고 생각했습니다. (http://geekple.com/blogs/feeds/Xgzu7/posts/351703064084736 참조)

제 컴퓨터에는 Spark가 올바르게 설치되어 있으며, ./bin/pyspark를 Python 인터프리터로 사용하여 pyspark 모듈을 사용하여 파이썬 프로그램을 오류 없이 실행할 수 있습니다.

그러나 보통의 Python 쉘을 실행하려고 할 때, pyspark 모듈을 가져오려고하면 다음과 같은 오류가 발생합니다:

from pyspark import SparkContext

그리고 다음과 같이 나옵니다

No module named pyspark.

이것을 어떻게 고칠 수 있을까요? Python을 pyspark 헤더/라이브러리/기타로 지정해야하는 환경 변수가 필요한가요? 만약 내 spark 설치 위치가 /spark/라면 어떤 pyspark 경로를 포함해야합니까? 아니면 pyspark 프로그램은 pyspark 인터프리터에서만 실행할 수 있나요?

답변 1

다음 중 하나를 가정합니다:

• 시스템에 Spark가 다운로드되었고 환경 변수 SPARK_HOME이 해당 위치를 가리킵니다


• pip install pyspark를 실행했습니다

다음은 간단한 방법입니다. (어떻게 작동하는지 신경쓰지 않는다면!!!)

findspark을 사용하세요

1. 파이썬 셸로 이동하세요

   
   

   pip install findspark
   import findspark
   findspark.init()
   

   
   



2. 필요한 모듈을 가져옵니다

   
   

   from pyspark import SparkContext
   from pyspark import SparkConf
   

   
   



3. 완료되었습니다!!!

   
   

답변 2

제목: 파이썬 쉘에서 파이스파크를 임포트하기
파이썬 쉘에서 파이스파크를 임포트하는 방법을 알아보겠습니다. 파이스파크는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 파이썬을 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.
파이스파크를 사용하기 위해서는 먼저 파이썬 쉘을 열어야 합니다. 이를 위해 파이썬을 설치하고 명령 프롬프트나 터미널을 실행하여 파이썬 쉘을 실행할 수 있습니다.
파이썬 쉘을 열었다면, 다음으로 파이스파크를 임포트해야 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 명령을 입력하면 됩니다.
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
```
위의 코드는 파이스파크에서 필요한 SparkContext와 SparkConf를 임포트하는 방법입니다. SparkContext는 클러스터에 대한 연결을 관리하고, SparkConf는 설정을 제어하는 데 사용됩니다.
파이썬 쉘에서 파이스파크를 임포트하면, 이제 데이터를 가져와서 분석하거나 처리할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일을 읽어와서 데이터를 분석하는 방법을 알아보겠습니다.
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# Spark 세션 생성
spark = SparkSession.builder.appName(Data Analysis).getOrCreate()
# CSV 파일 읽기
df = spark.read.csv(파일경로.csv, header=True, inferSchema=True)
# 데이터 프레임 분석
df.printSchema()
df.show()
```
위의 코드에서는 먼저 SparkSession을 생성합니다. SparkSession은 데이터를 분석하기 위한 진입점 역할을 합니다. 그 다음, `spark.read.csv()`를 사용하여 CSV 파일을 읽어옵니다. 파일 경로를 파일이 위치한 경로로 변경해야 합니다. CSV 파일을 읽을 때는 `header=True`와 `inferSchema=True` 옵션을 사용하여 헤더 정보를 포함하고, 스키마를 자동으로 추론하도록 설정합니다.
마지막으로, `df.printSchema()`와 `df.show()`를 사용하여 데이터 프레임의 스키마와 내용을 확인할 수 있습니다.
이처럼, 파이썬 쉘에서 파이스파크를 임포트하고 데이터를 처리하는 방법을 알아보았습니다. 파이스파크를 활용하면 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터 분석 및 예측 작업을 수행할 수 있습니다.
방문객들에게 유용한 파이썬 쉘에서 파이스파크를 임포트하는 방법에 대해 설명한 이번 글은 데이터 과학 및 분석 공동체에게 많은 도움이 되기를 바랍니다.