第三階段—8天Python從入門到精通【itheima】-140節（pysqark實戰—

140節——pysqark實戰——基礎準備

1.學習目標

2.pysqark庫的安裝

3.pyspark的路徑安裝問題

一、為什么不需要指定路徑？

二、如何找到 pyspark 的具體安裝路徑？

三、驗證一下：直接定位 pyspark 的安裝路徑

四、總結：記住這 2 個關鍵點

4.構建pyspark執行環境入口對象

?編輯

一、先看懂錯誤：Java 版本 “跟不上”

二、解決步驟：安裝匹配的 Java 版本

步驟 1：檢查當前 Java 版本

步驟 2：下載并安裝 Java 17（或更高版本）

步驟 3：配置 JAVA_HOME 環境變量（關鍵）

步驟 4：驗證 Java 版本是否生效

步驟 5：重新運行你的 PySpark 代碼

三、為什么必須用高版本 Java？

總結：核心是 “Java 版本要和 PySpark 匹配”

5.關于SparkConf + SparkContext?vs?SparkSession的spark執行環境入口對象的不同的區別到底為什么不一樣

一、先看本質：Spark 的 3 代編程入口

二、為什么會有兩種寫法？（以 PySpark 為例，Scala 同理）

1. 舊寫法：SparkConf + SparkContext（圖片里的方式）

2. 新寫法：SparkSession（你老師教的方式）

三、Python 和 Scala 的寫法差異？完全一致！

四、現在該用哪種？無腦選?SparkSession！

五、圖片里的寫法為啥還存在？

總結：理解 “進化關系”

6.什么是API？

一、先舉個生活例子：外賣平臺是商家和用戶的 API

二、技術里的 API 到底是什么？

類比手機充電口（物理 API）：

三、技術中 API 的 3 種常見形態（結合你的代碼）

1.?庫的 API（如 PySpark 的?SparkSession）

2.?網絡 API（如微信支付、天氣接口）

3.?操作系統 API（如 Python 的?print）

四、API 的核心價值：「解耦 + 偷懶」

五、為什么叫 “接口”？

總結：API 就是?「別人寫好的功能，你按規矩用」

一、類比你寫的 “成員方法”：完全一致的核心邏輯

二、API 和 “自己寫的函數” 的?3 個細微差別

三、用 “做蛋糕” 類比，秒懂 API 的本質

四、總結：API 是?“功能的標準化接口”

7.為什么from pyspark import SparkConf,SparkContext沒有看到SparkSession的存在呢？

一、SparkSession 藏在哪個模塊里？

二、版本會影響嗎？

三、新舊入口的關系：SparkContext vs SparkSession

四、為什么老代碼只講 SparkConf + SparkContext？

五、現代開發如何正確使用？

六、總結：你需要記住的 3 個關鍵點

8.local[*]?是什么？

一、local[*]?的字面含義：本地模式 + 用所有 CPU 核心

二、為什么需要并行線程？提升計算速度！

三、對比 3 種常見的運行模式：

四、用生活例子類比：

五、什么時候用?local[*]？

六、常見誤區提醒：

七、動手驗證：查看實際使用的核心數

總結：一句話記住?local[*]

9.小節總結

好了，又一篇博客和代碼寫完了，勵志一下吧，下一小節等等繼續：

140節——pysqark實戰——基礎準備

1.學習目標

1.掌握pysqark庫的安裝

2.掌握pysqark執行環境入口對象的構建

3.理解pysqark的編程模型

2.pysqark庫的安裝

命令提示符中輸入的命令：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark
【這是使用清華大學的國內鏡像網站，下載速度更快】

如下是博主的安裝界面，僅供參考：

3.pyspark的路徑安裝問題

你安裝的?pyspark?其實有明確的默認安裝路徑，只是 pip 不會主動顯示 —— 它會被安裝到你當前使用的?Python 解釋器的?site-packages?目錄?下（這是 Python 第三方庫的默認 “倉庫”）。

一、為什么不需要指定路徑？

Python 有一套默認的 “庫管理規則”：
當你用?pip install 庫名?時，pip 會自動把庫安裝到?當前正在使用的 Python 解釋器?對應的?site-packages?目錄中。
而你在 CMD 里直接輸入?python?啟動的解釋器，和?pip?對應的是同一個 Python 版本（比如你電腦里的 Python 3.12），所以安裝后能直接?import pyspark。

二、如何找到 pyspark 的具體安裝路徑？

教你一個簡單的方法，在 Python 交互式環境中執行以下命令（復制粘貼即可）：
?
python
import sys
from pprint import pprint  # 格式化打印，看得更清楚# 打印 Python 解釋器的所有默認搜索路徑（包含第三方庫的安裝目錄）
pprint(sys.path)
?
執行后，你會看到類似這樣的輸出（重點看包含?site-packages?的路徑）：
?
plaintext
['C:\\Users\\gpy13','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\python312.zip','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\DLLs','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312','C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib\\site-packages',  # 重點看這個'C:\\Users\\gpy13\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\lib\\site-packages\\win32',...
]
?
其中?...\\site-packages?就是?pyspark?的安裝目錄，進去后能看到?pyspark?文件夾（比如上面的路徑里，pyspark?就裝在?C:\Users\gpy13\AppData\Local\Programs\Python\Python312\lib\site-packages\pyspark）。

三、驗證一下：直接定位 pyspark 的安裝路徑

更直接的方法：在 Python 里打印?pyspark?庫的具體位置，執行以下代碼：
?
python
import pyspark
print(pyspark.__file__)  # 打印 pyspark 庫的核心文件路徑
?
輸出會類似這樣（就是?pyspark?的安裝位置）：
?
plaintext
C:\Users\gpy13\AppData\Local\Programs\Python\Python312\lib\site-packages\pyspark\__init__.py
?
去掉后面的?\__init__.py，剩下的路徑就是?pyspark?整個庫的安裝目錄了。

四、總結：記住這 2 個關鍵點

默認路徑規則：pip install?會把庫裝到當前?python?解釋器的?site-packages?目錄，無需手動指定。
為什么能直接導入：Python 啟動時會自動搜索?site-packages?目錄，所以安裝后直接?import pyspark?就能找到。
?
只有當你電腦里有?多個 Python 版本?時（比如同時裝了 Python 3.10 和 3.12），才需要注意 “pip 對應哪個 Python 版本”—— 但你目前的情況（能正常?import pyspark），說明路徑完全正確，不用糾結具體位置，用就行～

所以我那會的python是直接裝在C盤了，我原來還考慮為什么在C盤直接輸入python，就能直接啟動python解釋器了，原以為是把python安在D盤了，現在搞清楚了。

4.構建pyspark執行環境入口對象

?
# 140節——spark的基礎準備# 之前學過的構建spark環境的執行入口對象是學的SparkSession，這是spark2.0以后的內容功能更加強大。
# 本視頻學習的SparkConf和SparkContext是最初的spark1.0的，只能執行spark的rdd算子的功能，
# 算是spark的最核心，但是這里面學習是基于python的pyspark模塊，對于SparkConf和SparkContext基礎了解函數需要了解知道的# spark本身就是專門為了處理海量數據的大數據的一個分布式計算框架，我們這里會設置setMaster是本地的單擊模式的local或是要部署集群模式，對于這個API進行參數的更改就好了# 導包
from pyspark import SparkConf,SparkContext# 創建SparkConf類對象
# 一句話記住local[*]：“在本地電腦上，用所有 CPU 核心并行計算，快速處理小規模數據！”
conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")#--->這是鏈式調用的寫法，更簡介，避免代碼的冗長
# 以下是非鏈式調用的冗長的寫法：
# conf=SparkConf
# conf.setMaster("local[*]")
# conf.setAppName("test_spark_app")# 基于SparkConf類對象創建SparkContext類對象【這里是真正的spark執行環境的最終的入口對象，后續代碼都是通過sc這個執行環境的入口對象去寫】
sc=SparkContext(conf=conf)   #這里是吧剛剛構建好的conf對象，給括號里面的conf參數傳入進去# 打印spark的運行版本
print(sc.version)# 停止SparkContext類對象的運行（停止pyspark程序）
sc.stop()# import pyspark
# print(pyspark.__version__)  # 輸出如 4.0.0，肯定支持 SparkSession
如上圖所示，如果我直接運行，會爆出如下的錯誤：

錯誤的原因如下，java的版本過低：
?

這個錯誤是?Java 版本不兼容?導致的，Spark 運行依賴 Java 環境，而你當前安裝的 Java 版本太低，無法支持 PySpark 的運行。具體解決步驟如下：

一、先看懂錯誤：Java 版本 “跟不上”

錯誤信息里的?“class file version 61.0”?和?“up to 52.0”?是關鍵：
?
Java 編譯后的 “字節碼版本” 對應固定的 Java 版本（比如?52.0?對應 Java 8，61.0?對應 Java 17）。
你的 PySpark（比如 4.0.0）是用?Java 17?編譯的，但你電腦上的 Java 是?Java 8（只能識別到 52.0），所以 “看不懂” 高版本的字節碼，導致報錯。

二、解決步驟：安裝匹配的 Java 版本

步驟 1：檢查當前 Java 版本

打開 CMD 命令提示符，輸入：
?
cmd
java -version
?
如果輸出包含?1.8.xxxx，說明是 Java 8（太低了，需要升級）。

?

步驟 2：下載并安裝 Java 17（或更高版本）

訪問 Oracle 官網的 Java 下載頁（或國內鏡像，比如華為云、阿里云）：
推薦下載?Java 17（LTS 長期支持版，兼容性最好），選擇?Windows x64 安裝包（.exe 文件）。
（如果官網需要登錄，可搜索 “Java 17 國內鏡像下載”，找免登錄的資源）

安裝時注意：

勾選 “設置環境變量”（或記住安裝路徑，比如?C:\Program Files\Java\jdk-17.0.10）。

步驟 3：配置 JAVA_HOME 環境變量（關鍵）

右鍵 “此電腦”→“屬性”→“高級系統設置”→“環境變量”。
在 “系統變量” 中點擊 “新建”，變量名填?JAVA_HOME，變量值填 Java 17 的安裝路徑（比如?C:\Program Files\Java\jdk-17.0.10）。
找到 “Path” 變量，點擊 “編輯”，添加?%JAVA_HOME%\bin（讓系統能找到 Java 命令）。

步驟 4：驗證 Java 版本是否生效

關閉之前的 CMD，重新打開一個新的 CMD，輸入：
?
cmd
java -version
?
如果輸出包含?17.xxxx，說明安裝成功。

步驟 5：重新運行你的 PySpark 代碼

此時 Java 版本匹配，代碼會正常執行，輸出 Spark 版本（比如?4.0.0）。

三、為什么必須用高版本 Java？

Spark 從 3.3 開始逐漸放棄對 Java 8 的支持，最新的 Spark 4.0 完全基于 Java 17 編譯，所以必須升級 Java 才能運行。

總結：核心是 “Java 版本要和 PySpark 匹配”

你的代碼本身沒問題，問題出在 “底層依賴的 Java 版本太低”。按上面的步驟安裝 Java 17 并配置環境變量后，報錯會消失。
?
如果安裝過程中遇到 “找不到路徑”“環境變量不生效” 等問題，可以直接搜索 “Windows 安裝 Java 17 環境變量配置”，跟著圖文教程操作更直觀～

5.關于`SparkConf + SparkContext`?vs?`SparkSession的spark執行環境入口對象的不同的區別到底為什么不一樣`

你觀察到的?SparkConf + SparkContext?vs?SparkSession?的差異，本質是?Spark 版本演進?和?API 設計升級?導致的，和 Python/Scala 語言本身無關（兩者都經歷了這個變化）。以下從?歷史演進、設計目的、實際用法?三個維度拆解明白：

一、先看本質：Spark 的 3 代編程入口

階段入口對象誕生背景適用場景
Spark 1.x SparkContext 最初的核心入口，僅支持 RDD 操作純 RDD 開發（底層數據處理）
Spark 2.x SparkSession 統一所有上下文（整合 SQL、Hive 等）一站式開發（RDD+DataFrame+SQL）
（過渡階段） SQLContext/HiveContext 為 SQL/DataFrame 單獨設計僅處理 SQL/DataFrame（已淘汰）

二、為什么會有兩種寫法？（以 PySpark 為例，Scala 同理）

1. 舊寫法：SparkConf + SparkContext（圖片里的方式）

python
from pyspark import SparkConf, SparkContext# 1. 配置參數（比如運行模式、應用名）
conf = SparkConf() \.setMaster("local[*]")  # 本地模式，用所有 CPU 核心.setAppName("TestApp")   # 應用名稱# 2. 創建 SparkContext（真正的“底層入口”）
sc = SparkContext(conf=conf)# 3. 用 sc 操作 RDD（比如讀文件）
rdd = sc.textFile("file:///path/to/file.txt")
print(rdd.count())# 4. 關閉資源
sc.stop()
設計目的：專為?RDD（彈性分布式數據集）?設計，是 Spark 最底層的 API。
缺點：只能處理 RDD，想操作 SQL/DataFrame 還得額外創建?SQLContext，非常麻煩。

2. 新寫法：SparkSession（你老師教的方式）

python
from pyspark.sql import SparkSession# 1. 一站式創建入口（自動整合所有上下文）
spark = SparkSession.builder \.master("local[*]")      # 運行模式.appName("TestApp")      # 應用名稱.getOrCreate()           # 不存在則創建，存在則復用# 2. 既可以操作 DataFrame/SQL，也能訪問 RDD（通過 spark.sparkContext）
df = spark.read.csv("file:///path/to/file.csv", header=True)  # DataFrame API
rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///path/to/file.txt") # 底層 RDD API# 3. 關閉資源（可選，也可自動關閉）
spark.stop()
設計目的：Spark 2.0 推出的?統一入口，整合了：
SparkContext（RDD）、SQLContext（SQL 查詢）、HiveContext（Hive 支持）等所有上下文。

優點：
一行代碼創建所有功能，無需手動管理多個上下文；
同時支持 RDD、DataFrame、SQL、流處理，開發效率暴增。

三、Python 和 Scala 的寫法差異？完全一致！

Scala 中兩種寫法的邏輯和 Python 完全相同，只是語法不同：

scala
// 舊寫法：SparkConf + SparkContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.textFile("...").count()
sc.stop()// 新寫法：SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("Test").getOrCreate()
spark.read.csv("...")  // DataFrame API
spark.sparkContext.textFile("...")  // 底層 RDD API
spark.stop()
四、現在該用哪種？無腦選?SparkSession！

除非你在維護?Spark 1.x 老項目，否則?100% 推薦?SparkSession：

功能更全：同時支持 RDD、DataFrame、SQL、流處理，一套代碼走天下。
開發更快：無需手動創建多個上下文，builder?鏈式調用更簡潔。
兼容性好：向下兼容?SparkContext（通過?spark.sparkContext?訪問）。

五、圖片里的寫法為啥還存在？

圖片里的?SparkConf + SparkContext?是?“底層原理教學”?寫法：

適合講解 Spark 的?核心運行機制（比如如何配置資源、初始化上下文）；
實際開發中，99% 的場景都用?SparkSession，因為它已經包含了?SparkContext?的功能。

總結：理解 “進化關系”

plaintext
SparkContext（1.x 核心） ? 功能單一，僅支持 RDD  ? 需配合 SparkConf 配置  ↓ Spark 2.0 升級  SparkSession（2.x+ 核心）  ? 內部自動包含 SparkContext、SQLContext、HiveContext  ? 支持所有 API（RDD + DataFrame + SQL + 流處理）  
建議：

日常開發：優先用?SparkSession，簡單高效。
原理學習：了解?SparkContext?的作用（但不用在項目里寫）。
遇到老代碼：知道是版本問題，可逐步遷移到?SparkSession。

這樣就不會再困惑 “為什么寫法不一樣” 啦 —— 本質是 Spark 自己的 API 升級，和語言無關！

階段	入口對象	誕生背景	適用場景
Spark 1.x	`SparkContext`	最初的核心入口，僅支持 RDD 操作	純 RDD 開發（底層數據處理）
Spark 2.x	`SparkSession`	統一所有上下文（整合 SQL、Hive 等）	一站式開發（RDD+DataFrame+SQL）
（過渡階段）	`SQLContext`/`HiveContext`	為 SQL/DataFrame 單獨設計	僅處理 SQL/DataFrame（已淘汰）

6.什么是API？

API 這個詞被說爛了，但本質可以用?「插座」?來類比，瞬間打通理解！

一、先舉個生活例子：外賣平臺是商家和用戶的 API

你點外賣時：
?
你（程序 A）?→ 想吃飯，但不想直接聯系商家。
外賣平臺（API）?→ 提供 “下單、查進度、評價” 功能，規定了你怎么用（比如必須選菜品、填地址）。
商家（程序 B）?→ 接收訂單、做菜，但不用直接對接你。
?
外賣平臺的?“下單按鈕、進度頁面”?就是?API：它定義了?“你和商家怎么交互”，你不用關心商家怎么做菜、外賣員怎么配送（內部邏輯），只要按規則用它的功能就行。

二、技術里的 API 到底是什么？

API 全稱?Application Programming Interface（應用程序編程接口），核心是?「預先定義好的功能接口，讓你不用了解內部細節就能用」。

類比手機充電口（物理 API）：

充電線（程序 A）?→ 想給手機充電。
Type-C 接口（API）?→ 規定了 “怎么插、電壓多少、傳輸數據規則”。
手機（程序 B）?→ 接收電力和數據。
?
充電口的?“形狀、電壓標準”?就是 API 規范：充電線必須符合這個規范，才能給手機充電。

三、技術中 API 的 3 種常見形態（結合你的代碼）

1.?庫的 API（如 PySpark 的?SparkSession）

python
# 調用 SparkSession 的 API：.builder、.getOrCreate()
spark = SparkSession.builder \.master("local[*]") .appName("Test") .getOrCreate()# 調用 DataFrame 的 API：.read、.csv()
df = spark.read.csv("file:///data.csv", header=True)
?
作用：Spark 團隊已經寫好了 “創建運行環境”“讀文件” 的功能，你只需?按 API 規定的方式調用（比如用?.builder?配置，用?.read.csv?讀文件），不用自己實現底層邏輯。

2.?網絡 API（如微信支付、天氣接口）

比如調用天氣 API：
?
python
import requests
# 調用網絡 API：向指定 URL 發請求，按規則傳參數（city=北京）
response = requests.get("https://api.weather.com/get?city=北京")
# API 返回 JSON 格式的數據（預先定義好的格式）
weather_data = response.json()
?
作用：天氣平臺規定了?“怎么請求（URL 格式）、返回什么數據（JSON 結構）”，你不用關心它怎么預測天氣，只要按規則調用，就能拿到結果。

3.?操作系統 API（如 Python 的?print）

python
print("Hello World")  # 調用 Python 內置的 API
?
作用：Python 解釋器已經實現了 “在屏幕上輸出文字” 的功能，你只需調用?print，不用自己操作顯示器硬件。

四、API 的核心價值：「解耦 + 偷懶」

解耦：比如 Spark 升級了內部代碼，但只要?SparkSession.read.csv?的用法不變，你的代碼就不用改（就像外賣平臺優化了配送流程，但你下單的方式沒變）。
偷懶：別人寫好的功能，你直接用（比如不用自己寫 “讀 CSV 文件” 的代碼，調用?spark.read.csv?就行）。

五、為什么叫 “接口”？

想象你和同事合作：
?
你寫的模塊（程序 A）需要同事的模塊（程序 B）提供數據。
你倆約定：“你給我一個?get_user_info(id)?函數，返回用戶名字和年齡。”
這個?get_user_info(id)?就是你們之間的 API?—— 它定義了?“怎么交互”，你不用關心同事怎么實現這個函數（查數據庫？讀文件？），只要按約定調用就行。

總結：API 就是?「別人寫好的功能，你按規矩用」

對開發者：API 是?“偷懶的工具”（不用重復造輪子）。
對系統：API 是?“協作的語言”（不同模塊、不同系統之間按規則交互）。
?
下次聽到 “API”，就想?「充電口、外賣平臺、Spark 的 .read.csv」?—— 本質都是?“預先定義的交互規則，讓你不用懂內部，就能用功能”。

對于博主自己的理解：
API就可以理解為別人提前寫好的、封裝好的一個程序的功能，直接調用這個API接口就可以實現這個功能，不用重復書寫，避免麻煩。就像python里面，自己提前寫好的一個成員方法的函數一樣，想要使用的時候，就import一下這個文件名，就實現了調用，這個場景就和API的調用相似。

?

我的理解?已經抓到核心了！但可以再補一層?“邊界感”?—— API 不僅是 “別人寫的函數”，更是?“不同系統 / 模塊之間的約定”。用三個維度幫你徹底打通：

一、類比你寫的 “成員方法”：完全一致的核心邏輯

比如你寫了一個工具類?MyUtils：
?
python

運行
# 自己寫的模塊：my_utils.py
class MyUtils:def read_csv(self, path):# 自己實現的讀CSV邏輯...# 主程序調用
from my_utils import MyUtils
utils = MyUtils()
data = utils.read_csv("data.csv")  # 調用自己寫的“API”
?
這和調用?PySpark 的?spark.read.csv?本質一樣：
?
都是?“調用預先寫好的功能”，不用重復寫邏輯。
都是?“通過類 / 對象的方法”?觸發功能。

二、API 和 “自己寫的函數” 的?3 個細微差別

對比維度 自己寫的函數（如?MyUtils.read_csv）第三方庫的 API（如?spark.read.csv）網絡 API（如微信支付接口）
誰寫的？ 自己或團隊外部團隊（如 Spark 開發組）遠程服務器（如微信團隊）
怎么調用？ 直接導入本地模塊導入第三方庫發 HTTP 請求
約束是什么？ 自己定的規則庫文檔規定的參數 / 返回值接口文檔規定的 URL / 參數

三、用 “做蛋糕” 類比，秒懂 API 的本質

假設你要做蛋糕：
?

自己寫全部邏輯（無 API）：
你得自己種小麥、磨面粉、做烤箱… 累到死。

用自己寫的 “工具函數”（內部 API）：
你提前寫了?make_flour()（磨面粉）、bake_cake()（烤蛋糕），下次做蛋糕直接調用，不用重復種小麥。

用第三方庫的 API（如 PySpark）：
有人做好了?“全自動蛋糕機”（PySpark 庫），你按說明書（API 文檔）放材料（傳參數），它幫你烤好蛋糕（返回結果）。

用網絡 API（如外賣平臺）：
有個蛋糕店提供?“外賣接口”（網絡 API），你發個請求（打電話下單），他們按規則給你送蛋糕（返回蛋糕）。

四、總結：API 是?“功能的標準化接口”

不管是?自己寫的函數、第三方庫，還是?遠程服務，只要滿足：
→ 預先定義好?“怎么調用”（參數、格式）；
→ 隱藏了?“怎么實現”（內部邏輯）；
→ 能直接?“復用功能”；
它就是 API。
?
你寫的?my_utils.read_csv?是?“自己項目內的 API”，PySpark 的?spark.read.csv?是?“第三方庫的 API”，微信支付是?“網絡服務的 API”?—— 本質都是?“讓你少寫代碼，直接用別人的成果”。
?
下次寫代碼時，你可以驕傲地說：“我寫的這個函數，就是我們項目里的小 API！”???

對比維度	自己寫的函數（如?`MyUtils.read_csv`）	第三方庫的 API（如?`spark.read.csv`）	網絡 API（如微信支付接口）
誰寫的？	自己或團隊	外部團隊（如 Spark 開發組）	遠程服務器（如微信團隊）
怎么調用？	直接導入本地模塊	導入第三方庫	發 HTTP 請求
約束是什么？	自己定的規則	庫文檔規定的參數 / 返回值	接口文檔規定的 URL / 參數

7.為什么from pyspark import SparkConf,SparkContext沒有看到SparkSession的存在呢？

要解決?“導包時看不到 SparkSession”?的問題，核心是理解?模塊歸屬、版本演進?以及?API 設計邏輯，以下是清晰的拆解：

一、SparkSession 藏在哪個模塊里？

SparkSession?不屬于?pyspark?根模塊，而是在?pyspark.sql?子模塊?中。
?
如果只寫：
?
python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
?
自然不會導入?SparkSession?—— 它需要單獨從?pyspark.sql?導入：
?
python
from pyspark.sql import SparkSession  # 關鍵！必須顯式導入
二、版本會影響嗎？

SparkSession 是?Spark 2.0 才引入的新 API，如果你的 PySpark 版本極老（如 1.x），確實不存在。但如今 PySpark 版本（如 3.x、4.x）必然支持。
?
檢查版本的方法：
?
python
import pyspark
print(pyspark.__version__)  # 輸出如 4.0.0，肯定支持 SparkSession
三、新舊入口的關系：SparkContext vs SparkSession

入口對象 所屬模塊誕生版本核心作用適用場景
SparkContext pyspark 1.0 底層核心入口，僅支持 RDD 操作純 RDD 開發（如老項目維護）
SparkSession pyspark.sql 2.0 統一入口，整合 RDD、DataFrame、SQL 現代開發（99% 場景）

四、為什么老代碼只講 SparkConf + SparkContext？

那些代碼可能是?“底層原理教學”?或?“針對 Spark 1.x 的老教程”：
?
原理層面：SparkContext 是 Spark 最核心的底層入口，理解它能幫你明白 Spark 如何與集群通信。
歷史原因：Spark 2.0 之前，沒有 SparkSession，必須用 SparkContext 開發。

五、現代開發如何正確使用？

優先用 SparkSession，它內部已經包含 SparkContext，還能直接操作 DataFrame/SQL，示例：
?
python
# 正確導包：同時覆蓋新舊需求
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession# 1. 配置參數（可選，也可通過 builder 設置）
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("ModernApp")# 2. 創建 SparkSession（自動整合 SparkContext）
spark = SparkSession.builder \.config(conf=conf)  # 關聯配置對象（也可直接在 builder 里寫 .master/.appName）.getOrCreate()# 3. 從 SparkSession 中獲取 SparkContext（如需操作 RDD）
sc = spark.sparkContext# 4. 演示：同時使用 DataFrame 和 RDD
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)  # DataFrame API
rdd = sc.textFile("data.txt")                 # RDD API# 5. 關閉（可選，程序結束時自動關閉）
spark.stop()
六、總結：你需要記住的 3 個關鍵點

導入路徑：SparkSession 在?pyspark.sql?里，必須顯式導入。
版本兼容：只要 PySpark ≥ 2.0，就一定有 SparkSession。
開發選擇：
學原理：可以了解 SparkContext（但不用在項目里寫）。
做項目：100% 用 SparkSession，更高效、功能更全。

?
現在，你可以修改代碼為：
?
python
from pyspark import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession  # 新增這行！# 用 SparkSession 構建入口
spark = SparkSession.builder \.config(conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")) \.getOrCreate()# 如需操作 RDD，從 spark 中獲取 sc
sc = spark.sparkContext
print(sc.version)  # 驗證是否正常工作
?
這樣就完美結合了?新 API 的便捷性?和?舊 API 的底層能力，告別 “找不到 SparkSession” 的困惑！

入口對象	所屬模塊	誕生版本	核心作用	適用場景
SparkContext	`pyspark`	1.0	底層核心入口，僅支持 RDD 操作	純 RDD 開發（如老項目維護）
SparkSession	`pyspark.sql`	2.0	統一入口，整合 RDD、DataFrame、SQL	現代開發（99% 場景）

8.`local[*]`?是什么？

local[*]?是 Spark 運行模式的一種關鍵配置，直接決定了你的代碼在哪里執行、如何并行計算。理解它的含義，對掌握 Spark 核心原理至關重要！

一、local[*]?的字面含義：本地模式 + 用所有 CPU 核心

local：表示 “本地模式”，即在單機上運行 Spark，不連接集群。
[*]：中括號內的數字代表 “并行執行的線程數”，*?是通配符，表示 “使用本機所有可用 CPU 核心”。

例如：

local：單線程執行（相當于只有 1 個 CPU 核心可用）。
local[2]：啟動 2 個線程并行計算（模擬 2 核 CPU）。
local[*]：自動檢測本機 CPU 核心數（如 8 核），并啟動 8 個線程并行計算。

二、為什么需要并行線程？提升計算速度！

Spark 的核心優勢是?分布式計算，但在本地模式下，它通過?多線程?模擬分布式環境：

比如你有一個 8 核 CPU 的筆記本，處理 1GB 的數據：
local（單線程）：數據只能串行處理，耗時 80 秒。
local[*]（8 線程）：數據被分成 8 塊，并行處理，耗時可能縮短到 10 秒！

這就像一個團隊干活：單線程是 “1 個人干 8 份活”，多線程是 “8 個人同時干”。

三、對比 3 種常見的運行模式：

模式配置參數執行環境適用場景
本地模式 local[*] 單機，用多線程模擬分布式開發調試、教學演示
集群模式 yarn?或?mesos 連接真實集群（如 YARN）生產環境處理海量數據
Standalone spark://host:port 自帶的簡易集群管理器測試環境，快速搭建分布式集群

四、用生活例子類比：

假設你要分揀 1000 個快遞包裹：

local：你自己一個人慢慢分，一次處理 1 個包裹。
local[4]：你叫上 3 個朋友，4 個人同時分，效率提升 4 倍。
local[*]：你把全家 8 口人都叫上，并行分揀，速度最快！

而?集群模式?就像：你把包裹送到快遞公司，那里有 100 個分揀員（集群節點）幫你處理，適合超大量包裹。

五、什么時候用?local[*]？

開發階段：在本地電腦上快速驗證代碼邏輯，無需部署到集群。
小規模數據測試：處理 GB 級數據時，充分利用本機多核 CPU 加速。
教學學習：理解 Spark 原理時，本地模式更容易觀察和調試。

六、常見誤區提醒：

local[*]?不等于無限性能：

如果你有 1TB 數據，本地模式可能內存不足（單機資源有限），需用集群模式。

別在生產環境用?local[*]：

生產環境處理海量數據，必須連接真實集群（如 YARN），配置?--master yarn。

調試時靈活調整線程數：

比如你的電腦是 8 核，但測試時想模擬 2 核環境，可寫?local[2]。

七、動手驗證：查看實際使用的核心數

在代碼中添加這行，運行時會打印實際使用的 CPU 核心數：

python

運行
from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Test")
sc = SparkContext(conf=conf)# 打印當前環境的 CPU 核心數
print(f"使用的 CPU 核心數: {sc.defaultParallelism}")
如果你的電腦是 8 核，輸出會是：

plaintext
使用的 CPU 核心數: 8
總結：一句話記住?local[*]

“在本地電腦上，用所有 CPU 核心并行計算，快速處理小規模數據！”

下次寫 Spark 代碼，開發階段直接用?local[*]，既能驗證邏輯，又能充分利用本機性能，等代碼成熟后再提交到集群處理大數據～

分享

模式	配置參數	執行環境	適用場景
本地模式	`local[*]`	單機，用多線程模擬分布式	開發調試、教學演示
集群模式	`yarn`?或?`mesos`	連接真實集群（如 YARN）	生產環境處理海量數據
Standalone	`spark://host:port`	自帶的簡易集群管理器	測試環境，快速搭建分布式集群

9.小節總結

好了，又一篇博客和代碼寫完了，勵志一下吧，下一小節等等繼續：
?

聽著，你小子還算有種。
?
兩天，熬得像條狗一樣啃下那些破代碼、總結那些破邏輯 —— 這他媽才是該有的樣子。別指望誰能替你扛，這世上百分之九十九的人連自己的鞋帶都系不明白，他們只會站在旁邊逼逼賴賴，等你摔了就拍手叫好。你看清了這點，就對了。
?
痛苦？這他媽就是禮物。你現在熬的每一個夜，抓的每一次狂，對著屏幕罵的每一句臟話，都是在給你的心智上鐵。那些讓你想砸鍵盤的 bug，那些讓你懷疑自己是不是蠢貨的報錯，本質上都是在篩選 —— 篩選出誰能扛住，誰會跪下。你沒跪，所以你配得上站著走下去。
?
別管那些虛偽的噪音。這世上最沒用的就是別人的 “指導” 和 “同情”。你要做的，就是把那些傻逼的廢話當耳旁風，然后把自己的博客寫得更狠，把代碼敲得更硬。記住，真正的狠角色，都是自己跟自己死磕出來的。
?
Stay hard？這不夠。你得把 “hard” 刻進骨頭里。別人在刷手機的時候，你在啃文檔；別人在抱怨難的時候，你在調參數；別人勸你 “差不多得了” 的時候，你偏要跟自己說 “還能再他媽進一步”。這就是磨礪心智的意思 —— 不是不疼，是疼的時候，你他媽還在往前挪。
?
你的戰場不在別人的嘴里，在你的屏幕前，在你的大腦里。現在你寫下的每一行字，都是在給自己的武器上膛。繼續熬，繼續罵，繼續死磕 —— 因為你知道，能讓你牛逼的，從來都不是輕松，而是你在快扛不住的時候，多撐的那一秒。
?
別停。永遠別讓自己舒服。這就是你該有的樣子。