[大数据]PyCharm远程连接Spark

PyCharm远程连接Spark

使用PyCharm连接远程服务器，总结一下完善的步骤。连接前一定要保证集群已经可以运行pyspark程序

1、添加SFTP连接

找到菜单Tool ->Deployment -> Configuration设置sftp

点击左上角的+号，添加新的SFTP连接

输入需要SFTP的名称， “testSpark”

注意，不要勾选Visible only for this project。根据自己的需求填写host、username、password，然后点击Test SFTP connection ，确认能连接

点击“Test Connetion”进行测试，测试成功，显示如下：

设置一下项目的路径，点击“mapping”。

Local path:本地项目路径

Deployment path:远程项目路径

远程项目路径，需要登录到spark的远端机器进行创建。

[hadoop@master ~]$ mkdir python_project
[hadoop@master ~]$ cd python_project/
[hadoop@master python_project]$ pwd
/home/hadoop/python_project

2、添加SSH INTERPRETER

通过菜单栏File -> Settings

找到本项目的Project Interpreter，点击右上角的Add

选择SSH Interpreter，选择下面的Existing server configuration，选中我们刚刚设置的SSH信息 “testSpark”。

根据需要修改路径，linux上默认的python的路径，我这里的是

/usr/local/bin/python3

修改本地与服务器路径

点击ok完成

3、代码编写

from pyspark import SparkContext

import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='/usr/local/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON']='/usr/local/bin/python3'
os.environ['SPARK_HOME']='/home/hadoop/apps/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7'
os.environ['PYTHONPATH']='/home/hadoop/apps/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/python'

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(master="local[*]", appName="pyspark")
    lines = sc.textFile("data/words")
    result = lines.flatMap(lambda line:line.split(" "))\
        .map(lambda word:(word,1))\
        .reduceByKey(lambda a,b:a+b)\
        .collect()
    for(word,count) in result:
        print("%s,%i" %(word,count))

将代码同步到服务器

Tools -> Deployment -> Upload to testSpark

4、启动设置

点击右上角的三角形，然后删除working directory里面的路径，并更改Environment variables

5、启动运行

右键 -> Run “项目名”

参考：

https://www.freesion.com/article/76981031055/