将 Jar 添加到独立的 pyspark

Question

我正在启动一个 pyspark 程序：

$ export SPARK_HOME=
$ export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.9-src.zip
$ python

还有py代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

SparkConf().setAppName("Example").setMaster("local[2]")
sc = SparkContext(conf=conf)

如何添加 jar 依赖项，例如 Databricks csv jar？使用命令行，我可以像这样添加包：

$ pyspark/spark-submit --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.3.0 

但我没有使用这些。该程序是不使用 spark-submit 的更大工作流的一部分 我应该能够运行我的 ./foo.py 程序并且它应该可以正常工作。

• 我知道您可以为 extraClassPath 设置 spark 属性，但您必须将 JAR 文件复制到每个节点？
• 尝试了 conf.set("spark.jars", "jar1,jar2") 对 py4j CNF 异常也不起作用

Answer 1

2021-01-19 更新

这里有很多方法（设置 ENV 变量，添加到 $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 等...）其他答案已经涵盖了这些。我想为那些特别想从 Python 脚本 或 Jupyter Notebook 中执行此操作的人添加一个答案。

当您创建 Spark 会话时，您可以添加一个拉入特定 Jar 文件的 .config()（在我的情况下，我希望加载 Kafka 包）：

spark = SparkSession.builder.appName('my_awesome')\
    .config('spark.jars.packages', 'org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.0.1')\
    .getOrCreate()

使用这行代码我不需要做任何其他事情（没有 ENV 或 conf 文件更改）。

• 注意 1：JAR 文件会动态下载，无需手动下载。
• 注意 2：确保版本与您想要的匹配，所以在上面的示例中，我的 Spark 版本是 3.0.1，所以最后我有 :3.0.1。

Answer 2

可以使用$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 中的spark.jars.packages（设置spark.jars 也可以）属性传递任何依赖项。它应该是一个逗号分隔的坐标列表。

并且必须在 JVM 启动和this happens during SparkConf initialization 之前设置包或类路径属性。表示这里不能使用SparkConf.set方法。

另一种方法是在初始化SparkConf 对象之前设置PYSPARK_SUBMIT_ARGS 环境变量：

import os
from pyspark import SparkConf

SUBMIT_ARGS = "--packages com.databricks:spark-csv_2.11:1.2.0 pyspark-shell"
os.environ["PYSPARK_SUBMIT_ARGS"] = SUBMIT_ARGS

conf = SparkConf()
sc = SparkContext(conf=conf)

Answer 3

对于不同的jar（“MongoDB Connector for Spark”，mongo-spark-connector），我遇到了类似的问题，但需要注意的是，我通过pyspark 在conda （conda install pyspark）中安装了Spark ）。因此，对Spark 特定答案的所有帮助并不是完全有帮助的。对于那些使用conda 安装的人，这是我拼凑起来的过程：

1) 查找您的pyspark/jars 所在的位置。我的路径是：~/anaconda2/pkgs/pyspark-2.3.0-py27_0/lib/python2.7/site-packages/pyspark/jars。

2) Download 将jar 文件添加到步骤 1 中找到的路径中，从 this location 开始。

3) 现在你应该可以运行这样的东西了（代码取自MongoDB official tutorial，使用Briford Wylie's answer above）：

from pyspark.sql import SparkSession

my_spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("myApp") \
    .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://127.0.0.1:27017/spark.test_pyspark_mbd_conn") \
    .config("spark.mongodb.output.uri", "mongodb://127.0.0.1:27017/spark.test_pyspark_mbd_conn") \
    .config('spark.jars.packages', 'org.mongodb.spark:mongo-spark-connector_2.11:2.2.2') \
    .getOrCreate()

免责声明：

1) 我不知道这个答案是否是正确的地方/SO 问题；请告知更好的地方，我会搬家。

2）如果您认为我对上述过程有错误或改进，请发表评论，我会修改。

Answer 4

经过多次尝试终于找到了答案。答案是特定于使用 spark-csv jar 的。在硬盘中创建一个文件夹，例如 D:\Spark\spark_jars。将以下罐子放在那里：

1. spark-csv_2.10-1.4.0.jar（这是我正在使用的版本）
2. commons-csv-1.1.jar
3. univocity-parsers-1.5.1.jar

2 和 3 是 spark-csv 所需的依赖项，因此这两个文件也需要下载。转到您下载 Spark 的 conf 目录。在 spark-defaults.conf 文件中添加以下行：

spark.driver.extraClassPath D:/Spark/spark_jars/*

星号应包括所有罐子。现在运行 Python，像往常一样创建 SparkContext、SQLContext。现在你应该可以使用 spark-csv 了

sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').\
options(header='true', inferschema='true').\
load('foobar.csv')

Answer 5

import os
import sys
spark_home = os.environ.get('SPARK_HOME', None)
sys.path.insert(0, spark_home + "/python")
sys.path.insert(0, os.path.join(spark_home, 'python/lib/py4j-0.10.4-src.zip'))

它来了....

sys.path.insert(0, <PATH TO YOUR JAR>)

那么……

import pyspark
import numpy as np

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local[1]")
.
.
.