一, PyCharm搭建Spark开发环境

Windows7, Java1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop2.7.6

通常情况下，Spark开发是基于Linux集群的，但这里作为初学者并且囊中羞涩，还是在windows环境下先学习吧。

参照这个配置本地的Spark环境。

之后就是配置PyCharm用来开发Spark。本人在这里浪费了不少时间，因为百度出来的无非就以下两种方式：

1.在程序中设置环境变量

import os
import sys

os.environ['SPARK_HOME'] = 'C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7'
sys.path.append('C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7\python')

2.在Edit Configuration中添加环境变量

不过还是没有解决程序中代码自动补全。

想了半天，观察到spark提供的pyspark很像单独的安装包，应该可以考虑将pyspark包放到python的安装目录下，这样也就自动添加到之前所设置的pythonpath里了，应该就能实现pyspark的代码补全提示。

将spark下的pyspark包放到python路径下（注意，不是spark下的python！）

最后，实现了pyspark代码补全功能。

二.第一个pyspark程序

作为小白，只能先简单用下python+pyspark了。

数据:Air Quality in Madrid (2001-2018)

需求:根据历史数据统计出每个月平均指标值

import os
import re
from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == "__main__":

    spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
    df_array = []
    years = []
    air_quality_data_folder = "C:/xxx/spark/air-quality-madrid/csvs_per_year"
    for file in os.listdir(air_quality_data_folder):
        if '2018' not in file:
            year = re.findall("\d{4}", file)
            years.append(year[0])
            file_path = os.path.join(air_quality_data_folder, file)
            df = spark.read.csv(file_path, header="true")
            # print(df.columns)
            df1 = df.withColumn('yyyymm', df['date'].substr(0, 7))
            df_final = df1.filter(df1['yyyymm'].substr(0, 4) == year[0]).groupBy(df1['yyyymm']).agg({'PM10': 'avg'})
            df_array.append(df_final)

    pm10_months = [0] * 12
    # print(range(12))
    for df in df_array:
        for i in range(12):
            rows = df.filter(df['yyyymm'].contains('-'+str(i+1).zfill(2))).first()
            # print(rows[1])
            pm10_months[i] += (rows[1]/12)

    years.sort()
    print(years[0] + ' - ' + years[len(years)-1] + '年，每月平均PM10统计')
    m_index = 1
    for data in pm10_months:
        print(str(m_index).zfill(2) + '月份: ' + '||' * round(data))
        m_index += 1

运行结果：

2001 - 2017年，每月平均PM10统计
01月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
02月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
03月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
04月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
05月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
06月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
07月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
08月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
09月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
10月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
12月份: ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||

由以上统计结果，可以看出4月份的PM10最低。

Done!