pyspark提交代码到yarn模式，报错ImportError: No module
上一篇：PySpark任务在YARN集群上运行 关联python包numpy pandas scipy 等
问题：
在提交ALS.train代码到yarn模式的时候，会出现如下报错：
import numpy as np
ImportError: No module named numpy
说pandas的的dependency numpy包不存在，但事实上install pandas时，numpy必定是已经装过的，所以就到处找，应该是环境没有设置
解决方式：
1. 创建虚拟python环境
这个不多介绍了，不管是通过annaconda还是virtualenv，创建好你自己的python环境。如果你也碰到了离线的平台，建议查看上面的 坑2：自己用docker做一个和服务器一样的系统版本，在上面完成虚拟的环境的创建，再将其拷贝出来；
2. 打包虚拟环境并将其上传hdfs
创建好环境后，进入到环境所在的文件夹，例如你的环境是 ***/***/project_env, cd到project_env下，使用打包命令将当前目录下的文件打包
zip -r project_env.zip ./*在当前文件夹下，将其上传至hdfs
hadoop fs -put ***/***/project_env/project_env.zip hdfs://***/***/***/env/3. 使用spark-submit命令引用
client模式下
--conf spark.yarn.dist.archives=hdfs://***/***/***/env/project_env.zip#project_env\
--conf spark.pyspark.driver.python=./project_env/bin/python \
--conf spark.pyspark.python=./project_env/bin/python \注意 archivs命令后的#是必须的，它指的是将这个zip包解压到的文件夹
cluster模式下，driver端可以略去
--conf spark.yarn.dist.archives=hdfs://***/***/***/env/project_env.zip#project_env\
--conf spark.pyspark.python=./project_env/bin/python \一般其他的文章到这一步就结束了，但我的还是报错，说pandas的的dependency numpy包不存在，但事实上install pandas时，numpy必定是已经装过的，所以就到处找，应该是环境没有设置
4. python环境设置
除了上述设置后，还需要在代码中显示的指定python的环境，例如下面的测试代码
# test_env.py #
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from pyspark import SparkContext
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = './project_env/bin/python'
sc = SparkContext(appName="env_test").getOrCreate()
def fun(x):
import pandas
return pandas.__version__
a = sc.parallelize([1,4,5,5,6],3)
print(a.map(lambda x:fun(x)).collect())划重点：'./project_env/bin/python' 这个是zip文件解压后的路径一定要正确，如果当时打压缩包的时候对project_env目录，那么路径会是'./project_env/project_env/bin/python' ,第一个是project_env.zip#project_env的路径名，第二个project_env是解压后的路径名。
如果能输出你安装的pandas是版本，就说明可以正常使用了
补充
也可以在submit的命令中设置这些路径，例如
spark.yarn.dist.archives=hdfs://***/***/***/env/project_env.zip#project_env \
--conf spark.pyspark.python=./project_env/bin/python \
--conf spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=./project_env/bin/python \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./project_env/bin/python \
--conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH=/appcom/AnacondaInstall/anaconda3/lib \
最后一个conf是存在在导入一些包的时候报libffi.so.6不存在，这里使用老的的Python环境中的这个依赖。
参考：https://blog.csdn.net/wang_306/article/details/97756295