安装Python并不是安装Spark的必需步骤，因为Python和Spark是两个独立的组件。但是，安装Python是进行数据分析、数据处理和机器学习时常用的一个语言。因此，我们在这里提供一个Python安装Spark的详细过程攻略。

安装Python

首先，我们需要在计算机上安装Python。Python有两个主要版本：Python 2和Python 3。推荐选择安装Python 3，因为Python 2已经不再被维护。

我们可以通过以下步骤来安装Python：

1. 访问Python的官方网站：https://www.python.org/downloads/
2. 选择适合你操作系统的Python版本，并下载安装文件。
3. 运行安装文件，按照安装向导进行安装。

安装Spark

接下来，我们需要安装Spark。Spark有多种安装方式，这里只介绍最常见的两种方式：使用二进制文件安装和使用源代码安装。

1. 使用二进制文件安装

二进制文件是Spark已经编译好的二进制文件。你只需要下载Spark的二进制文件并解压缩即可使用。

你可以按照以下步骤来安装Spark：

1. 访问Apache Spark官网：http://spark.apache.org/downloads.html
2. 选择适合你操作系统的Spark版本，并下载对应的二进制文件。
3. 解压下载的Spark文件
4. 在命令行中运行Spark的样例： $SPARK_HOME/bin/run-example SparkPi 10

2. 使用源代码安装

使用源代码安装Spark需要先安装Java和Scala的运行环境，然后下载Spark的源代码并手动编译和构建。

你可以按照以下步骤来安装Spark:

1. 安装Java和Scala的运行环境。
2. 访问Apache Spark官网 http://spark.apache.org/downloads.html，下载Spark的源代码。
3. 解压下载的源代码
4. 在命令行中运行 $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 来启动Spark。

示例说明

示例1：运行Spark SQL程序

运行Spark SQL程序需要使用Python。我们假设你已经正确安装了Python和Spark。

运行以下的Python程序，可以连接到Spark中的数据库，并执行查询：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
        .appName("Python Spark SQL basic example") \
        .config("spark.some.config.option", "some-value") \
        .getOrCreate()

df = spark.read \
    .format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
    .option("dbtable", "customers") \
    .option("user", "root") \
    .option("password", "root") \
    .load()

df.show()

spark.stop()

示例2：使用Spark MLlib分类Titanic数据集

假设你已经正确安装了Python和Spark，以及下载并解压Titanic数据集。

你可以按照以下步骤来训练一个简单的Spark MLlib分类器：

from pyspark.ml.feature import StringIndexer
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier, LogisticRegression, NaiveBayes
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType
import os

spark = SparkSession.builder \
        .appName("Titanic Classification") \
        .getOrCreate()

categoryIndexer1 = StringIndexer(inputCol="_c1", outputCol="sex")
categoryIndexer2 = StringIndexer(inputCol="_c4", outputCol="embarked")
categoryIndexer3 = StringIndexer(inputCol="_c11", outputCol="survived")

schema = StructType([
                    StructField("_c0", DoubleType(), True),
                    StructField("_c1", StringType(), True),
                    StructField("_c2", DoubleType(), True),
                    StructField("_c3", DoubleType(), True),
                    StructField("_c4", StringType(), True),
                    StructField("_c5", DoubleType(), True),
                    StructField("_c6", DoubleType(), True),
                    StructField("_c7", StringType(), True), 
                    StructField("_c8", DoubleType(), True),
                    StructField("_c9", StringType(), True), 
                    StructField("_c10", DoubleType(), True),
                    StructField("_c11", StringType(), True)
                    ])

df = spark.read.csv("train.csv",header=False,schema=schema)
df = df.fillna(0)

features = ["sex", "age", "embarked", "pclass"]

stages = [categoryIndexer1, categoryIndexer2, categoryIndexer3]

pipe = Pipeline(stages=stages)

model = pipe.fit(df)

df = model.transform(df)

(training, test) = df.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)

classifier1 = RandomForestClassifier(labelCol="survived", featuresCol="features", numTrees=10, maxDepth=5)

classifier2 = LogisticRegression(maxIter=100, featuresCol="features", labelCol="survived")

classifier3 = NaiveBayes(smoothing=1.0, modelType="multinomial", featuresCol="features", labelCol="survived")

pipeline1 = Pipeline(stages=stages+[classifier1])

pipeline2 = Pipeline(stages=stages+[classifier2])

pipeline3 = Pipeline(stages=stages+[classifier3])

evaluator=BinaryClassificationEvaluator(labelCol="survived")

paramGrid1 = ParamGridBuilder() \
.addGrid(classifier1.numTrees, [5, 10]) \
.addGrid(classifier1.maxDepth, [2, 5]) \
.build()

paramGrid2 = ParamGridBuilder() \
.addGrid(classifier2.regParam, [0.01, 0.1, 0.5]) \
.build()

paramGrid3 = ParamGridBuilder() \
.build()

cv1 = CrossValidator(estimator=pipeline1, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid1, numFolds=5)

cv2 = CrossValidator(estimator=pipeline2, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid2, numFolds=5)

cv3 = CrossValidator(estimator=pipeline3, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid3, numFolds=5)

cvModel1 = cv1.fit(training)

cvModel2 = cv2.fit(training)

cvModel3 = cv3.fit(training)

bestModel1 = cvModel1.bestModel

bestModel2 = cvModel2.bestModel

bestModel3 = cvModel3.bestModel

predictions1 = bestModel1.transform(test)

predictions2 = bestModel2.transform(test)

predictions3 = bestModel3.transform(test)

auc1 = evaluator.evaluate(predictions1)

auc2 = evaluator.evaluate(predictions2)

auc3 = evaluator.evaluate(predictions3)

print("RandomForest AUC: ",auc1)

print("LogisticRegression AUC: ",auc2)

print("NaiveBayes AUC: ",auc3)

spark.stop()

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/7242.html