python运行spark脚本程序

两种方法：

使用 spark-submit 解释执行python脚本
使用 python 解释执行python脚本
1. 使用Spark-submit解释执行python脚本

python脚本中须要在开头导入spark相关模块，调用时使用spark-submit提交，示例代码以下：

"""odflow.py"""
from pyspark import SparkContext

fileDir = "/TripChain3_Demo.txt"
# sc = SparkContext("local", "ODFlow")
sc = SparkContext("spark://ITS-Hadoop10:7077", "ODFlow")
lines = sc.textFile(fileDir)

# python不能直接写多行的lambda表达式，因此要封装在函数中
def toKV(line):
    arr = line.split(",")
    t = arr[5].split(" ")[1].split(":")
    return (t[0]+t[1]+","+arr[11]+","+arr[18],1)

r1 = lines.map( lambda line : toKV(line) ).reduceByKey(lambda a,b: a+b)
# 排序而且存入一个（repartition）文件中
r1.sortByKey(False).saveAsTextFile("/pythontest/output")

发布命令为：

spark-submit \
  --master spark://ITS-Hadoop10:7077 \
  odflow.py

2. 使用 python 解释执行python脚本

直接用python执行会出现错误:

ImportError: No module named pyspark
ImportError: No module named py4j.java_gateway

缺乏pyspark和py4j这两个模块，这两个包在Spark的安装目录里，须要在环境变量里定义PYTHONPATH，编辑~/.bashrc或者/etc/profile文件都可

vi ~/.bashrc # 或者 sudo vi /etc/profile
# 添加下面这一行
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip:$PYTHONPATH
# 使其生效
source ~/.bashrc # 或者 sudo source /etc/profile

而后关闭终端，从新打开，用python执行便可

python odflow.py