spark-submit提交python任务
1、提交python文件，遇到的难点是python文件缺乏运行所需要的依赖模块。
python3 -m pip install xx
我使用的是将anaconda打包放在HDFS上。
基础是已经有同事在linux服务器上安装好了anaconda2，很方便。
首先是将文件夹，打包成zip格式: zip -r anaconda2.zip anaconda2。然后上传文件至HDFS服务器。
对于缺乏的模块，可以使用conda 或者pip进行添加。
最后是运行命令
spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 4 \
--executor-memory 5G \
--archives hdfs:///anaconda2.zip#anaconda2 \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./anaconda2/anaconda2/bin/python2 \
test.pyspark-submit使用指定的python环境
参考spark Configuration，有如下描述：
配置 描述
spark.pyspark.driver.python Python binary executable to use for PySpark in driver. (default is spark.pyspark.python)
spark.pyspark.python Python binary executable to use for PySpark in both driver and executors.
使用--conf指定python环境：
--conf "spark.pyspark.driver.python=/path/to/envs/bin/python3.7" \
--conf "spark.pyspark.python=/path/to/envs/bin/python3.7" \
根据描述，为了保证驱动器和执行器的python环境一致，只指定 spark.pyspark.python即可。
2、python脚本编写注意事项
写python脚本时，有两点需要注意一下(我目前就知道这两点，实际需要注意的地方可能更多)
脚本中需要创建SparkContext环境
from pyspark import SparkContext
sc=SparkContext(appName='first app')
SparkContext()函数有很多参数可以设置，详情参考这里，我这里只是添加应用名称说明
在python脚本中，有时需要添加库依赖、使用import导入，所有的这些导入操作都必须在SparkContext环境创建完成之后
下面贴一下我测试时写的简单的demo，这个代码的作用是计算text.txt中包含字符“i”的行数
# -*- coding:utf-8 -*-
#firstApp.py
if __name__=="__main__":
from pyspark import SparkContext
sc=SparkContext(appName='firt app')
word=sc.textFile('file:///home/hadoop/Download/test/test.txt')
num_i=word.filter(lambda s:'i' in s).count()
print(num_i)
这段代码中没有依赖额外的库，所以也就没有导入提交python脚本，在提交firstApp.py脚本时，使用如下指令
$ spark-submit \
--master local[2] \
--num-executors 2 \
--executor-memory 1G \
/home/hadoop/Download/test/firstApp.py