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Fayson的github：
https://github.com/fayson/cdhproject
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文档编写目的
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
本文档就主要以Spark2的为例说明，Spark1原理相同。
- 测试环境
1.RedHat7.2
2.CM和CDH版本为5.15.0
3.Python2.7.5和Python3.6
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准备PySpark示例作业
这里以一个简单的PI PySpark代码来做为示例讲解，示例代码如下：
from __future__ import print_function
import sys
from random import random
from operator import add
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("PythonPi") \
.getOrCreate()
partitions = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 2
n = 100000 * partitions
def f(_):
x = random() * 2 - 1
y = random() * 2 - 1
return 1 if x ** 2 + y ** 2 < 1 else 0
count = spark.sparkContext.parallelize(range(1, n + 1), partitions).map(f).reduce(add)
print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / n))
spark.stop()
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准备Python环境
在这里Fayson准备两个环境Python2和Python3，如下为环境准备步骤：
1.在Anaconda官网下载Python2和Python3的两个安装包，安装过程Fayson这里就不再介绍了
Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh和Anaconda2-5.3.1-Linux-x86_64.sh两个安装包
2.将Python2和Pythonn3两个环境打包，进入到Python2和Python3的安装目录下
使用zip命令将两个环境分别打包
[root@cdh05 anaconda2]# cd /opt/cloudera/anaconda2
[root@cdh05 anaconda2]# zip -r /data/disk1/anaconda2.zip ./*
[root@cdh05 anaconda3]# cd /opt/cloudera/anaconda3
[root@cdh05 anaconda3]# zip -r /data/disk1/anaconda3.zip ./*
注意：这里是进入到Python的安装目录下进行压缩的，没有带上Python的父目录
3.将准备好的Python2和Python3上传至HDFS
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -put anaconda2.zip /tmp
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -put anaconda3.zip /tmp
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -ls /tmp/anaconda*
完成以上步骤则准备好了PySpark的运行环境，接下来在提交代码时指定运行环境。
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指定PySpark运行环境
1.将当前的Spark2 Gateway节点下/etc/spark2/conf/spark-default.conf配置文件拷贝一份
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -put anaconda2.zip /tmp
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -put anaconda3.zip /tmp
[root@cdh05 disk1]# hadoop fs -ls /tmp/anaconda*
2.在拷贝的spark-default.conf文件中增加如下配置
spark.pyspark.python=python/bin/python2.7
spark.pyspark.driver.python=/opt/cloudera/anaconda2/bin/python2.7
spark.yarn.dist.archives=hdfs://nameservice1/tmp/anaconda2.zip#python
注意：spark.yarn.dist.archives参数后面的“#python”不能缺少，该值用于spark.pyspark.python该参数最前面的“python”。
3.使用spark2-submit命令提交pi.py作业测试运行的Python环境
spark2-submit --master yarn \
--driver-memory 4G --executor-memory 4G \
--properties-file spark-defaults.conf \
pi.py
作业提交成功
作业执行成功
4.查看作业运行的Python环境
5.将执行环境修改为Python3测试
作业提交成功
作业运行成功
查看作业的运行环境
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总结
在指定PySpark运行的Python环境时，spark.pyspark.python和spark.yarn.dist.archives两个参数主要用于指定Spark Executor的Python环境，spark.pyspark.driver.python参数主要用于指定当前Driver的运行环境，该配置配置的为当前运行Driver节点的Python路径。
在将PySpark的运行环境Python2和Python3打包放在HDFS后，作业启动的过程会比以往慢一些，需要从HDFS获取Python环境。
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为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
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