使用Pycharm连接远程服务器端pipenv虚拟环境的python解释器，运行python spark脚本时报错如下错误：
python编译器在执行时，给它指定要执行的源码文件，或者说直接输入源码字符串就可以驱动脚本的执行流程，其基本框架如下：
在本节中，我们将解释 解释器（Interpreter）、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前，Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
尽管本次实验不涉及 CDF 组件，但我们已将其用于解释其他实验中使用的 CDSW 模型端点是如何实现的。
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
我们的main函数正常来说是没有参数的，其实我们也可以给我们的main函数加上参数。main函数的第一个参数为argc，参数类型为int，第二个参数为argv，参数类型为char*类型的指针数组（也叫命令行参数表），该指针数组以NULL结尾。当我们在命令行解释器输入一串指令时，命令行解释器会将这一串指令当成一个字符串，并以空格作为分隔符，将这个字符串分割成更小的字符串，并将这些更小的字符串分别存到argv数组中。main函数的argc和argv参数是由命令行解释器（通常是操作系统的shell/bash）维护的。当你从命令行运行一个程序时，命令行解释器会负责解析命令行中的各个部分，包括程序名（即argv[0]）和传递给程序的任何选项（即argv[1]、argv[2]等）。解释器还会计算选项的数量，并将其作为argc的值传递给main函数。命令行解释器会负责将这些信息正确地传递给程序的main函数，以便程序能够使用它们。
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
学习这些概念和工具可能看起来很头疼。您希望编写代码，而不是四处摸索配置设置或理解晦涩的控制台命令。但是从长远来看，这些技巧会节省你的时间。忽略错误消息或随意更改配置设置让系统足能够工作，但这也可能会隐藏问题，但不会修复它们。现在花点时间了解这些问题，可以防止它们再次发生。
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件，它包含了一系列指令和配置，用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile，你可以自动化地构建镜像，确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层，这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效，同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例：
Github地址：https://github.com/chinesehuazhou/nox_doc_cn
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
＃1）Python可以用于Web客户端和Web服务器端编程吗？哪一个最适合Python？
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
优点：简单快捷 缺点：治标不治本，每次写一个新的Application都要加载一遍findspark
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
原文：5 Docker Utilities You Should Know 作者：Shekhar Gulati 翻译：Vincent Docker社区已经创建了许多开源的工具，更多的用例使得它比您想像的更有用。你可以在这里查阅它们。 你在网上能找到很多酷炫的Docker工具。绝大多数是开源的。 过去两年，我已经积极地将Docker用到我的对大多数开发项目中。在你开始使用 Docker的时候，你会发现，它比你预想的更加适用在很多用例里。 你会希望Docker为你做的更多，而且它不会让你失望！ Doc
本章的内容描述从源代码发布安装PostgreSQL（如果你安装的是打包好的版本如RPM或Debian包，那么请略过这一章并且阅读打包者的指导）。
这个比较简单，安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以，至于步骤这里就不多说了。
事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。
在开发Pyspark代码时，经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下，要确保所有节点均存在我们用到的Packages，本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中，而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中，本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。
这可能很简单，但没太多解释。不要担心，我将使用示例来进行必要的解释，以便你能理解为什么在运行一个 shell 脚本时要使用给定的特定语法格式。
Unix/Linux上常见的Shell脚本解释器有bash、sh、csh、ksh等，习惯上把它们称作一种Shell
目前状态下的应用有两个基本问题。如果你观察应用的组织方式，你会注意到有几个不同的子系统可以被识别，但支持它们的代码都混合在了一起，没有任何明确的界限。我们来回顾一下这些子系统是什么：
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的，这对于生产环境来说，是一种简单而正确的方式，然而，对于我们的开发环境，基于这样的管理方式，带来了可怕的第三方依赖管理的难题，virtualenv适时出现了，拯救了广大被依赖问题困扰的Python程序员。virtualenv无疑是成功的，它为每个项目创建一个虚拟环境，使得项目的依赖全部在一个虚拟且封闭的环境中，互不干扰。然而，这就够了吗？想象下面一种场景：你的新项目在Python 3.3下面开发，而你维护的旧项目，却工作在Python 2.7之上，为了完
Docker 社区已经创建了许多开源工具，它们所能帮你处理的用例甚至会超出你的想象。
个人GitHub地址： https://github.com/LinMingQiang
数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。
在 PyCharm 中 , 调用 PySpark 执行 计算任务 , 会报如下错误 :
在使用标准configure脚本构建python的POSIX系统上，该属性包含了PEP 3149中规定的ABI标志。
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
原文：https://dzone.com/articles/5-docker-utilities-you-should-know
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
之前的文章中，我们已经说了RUN、FROM、MAINTAINER、EXPOSE等一些DockerFile的相关命令，今天我们来看DockerFile的其他命令介绍。
Apache Spark被称为第三代大数据处理平台，也当前应用最广泛的大数据处理方案，这篇文章将介绍如何在Linux系统（Cent OS7）上以单机模式（Stand alone）模式安装Apache Spark。当前的最新稳定版是2.3.1。
启动启动Ipython Notebook，首先进入Ipython Notebook的工作目录，如~/ipynotebook这个根据实际的情况确定；
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