pySaprk，pycharm编写spark的python脚本，远程上传执行和本地模式执行

上次，我们用scala来编写来spark，这次我们用python来写spark脚本，我们在上篇博客中说过，spark的版本是2.2.0，scala的版本是2.1.x，这样我们在集群中，由于spark的版本，没有办法使用pySpark wordcount.py 来执行脚本，只能使用spark submit wordcount.py来执行脚本，在Linux环境是这样执行的，但是我们写脚本，可以直接在Linux上vim，也可以使用pyCharm或是IDEA，其实pyCharm和IDEA使用的效果是一样的，这里我们就主要讲解下如何使用PyCharm来编写好代码，远程放到Linux主机执行和在Pycharm中本地执行的两种方法。

在讲解两种方法之前，先说明一下我本地的pyCharm不管是运行环境还是远程到Linux主机，用的都是Linux上的解释器进行运行代码的，如果不知道怎么远程配置，可以看下我的博客：https://blog.csdn.net/Jameslvt/article/details/81559459，pycharm远程配置，下面是我本地解释器的截图：

一、本地pyCharm开发，远程上到到Linux配置

由于我们是在本地开发，并没有Linux环境里面的spark环境和hadoop环境，所以我们需要配置一点东西，首先我们把spark安装包解压到本地，如下：由于我这里是mac，大家解压到D，E盘自己知道的地方即可，为什么要解压这个，因为这个文件夹里面有python文件，python文件下还有两个压缩包py4j-some-version.zip和pyspark.zip，之后会用到

 然后我们来配置pyCharm

随便打开一个project，pycharm右上角“run”三角形的左边有一个configurition，打开它。

打开后，我们需要做下面三步，

1、随便加一个python的运行config，填上名称

2、随便选择一个类

3.这一步比较重要，添加变量，切记不能有空格，出现框框，点击+，输入两个name，一个是SPARK_HOME，另外一个是PYTHONPATH，设置它们的values，SPARK_HOME的value是安装文件夹spark-2.2.0-bin-hadoop2.6的绝对路径，PYTHONPATH的value是该绝对路径+／python，例如我的SPARK_HOME的value是/Applications/spark/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6，那么我的PYTHONPATH的value是/Applications/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/python 。设置好了保存。

接下来这一步也比较关键：在perferences中的project structure中点击右边的“add  content root”，添加py4j-some-version.zip和pyspark.zip的路径（这两个文件都在Spark中的python文件夹下）

添加好了以后，会在工程里出现两个包：

这样，接下来我们写代码from pyspark import SparkContext,SparkConf 就不会报错了，当我们配置了远程以后，代码会自动上传到远程主机Linux主机，这时候，我们需要在Linux主机进行spark环境变量的配置，也就是修改环境变量：加上sparkhome和python的，其实这里不加python行不行，我没有尝试，大家可以尝试一下，因为我用到anaconda，必须引入这个环境变量，所以大家可以尝试一下，改完记得source一下，生效

环境变量配置完毕，我们可以直接到我们上传的代码那里直接执行代码：

那么远程Linux主机的介绍就到这里，接下来我们说一下在宿主机pyCharm调试

二、在pyCharm或IDEA中调试

这个调试关键是要用到远程的解释器，就是下面这个配置：

我的一切运行都是基于这个配置，要是想直接在本地的控制台调试，只需在代码中加入两个包，也就是我们第一个里面导入的两个包，但是这两个包是Linux环境下的位置，因为我们用的是Linux下的解释器，用远程执行方式的好处就是本地不需要配置那么多复杂的环境量，导致本地乱七八糟的。

然后直接运行即可。

 

另外，如果大家觉得我这个麻烦，可以看看这篇文章配置：

https://note.youdao.com/share/?id=fb511e558fae98fe6ca2f81d7a55316a&type=note#/