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在 PySpark 3.1.3 环境中#xff0c;当需要使用与集群环境不同版本的 PyArrow (如 1.0.0 版本)时#xff0c;可以通过以下方法实现#xff0c;而无需更改集群环境配置
完整操作说明
去pyarrowPyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹当需要使用与集群环境不同版本的 PyArrow (如 1.0.0 版本)时可以通过以下方法实现而无需更改集群环境配置
完整操作说明
去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip
因为pyarrow里不是单纯的python代码还有C扩展所以不能用--py-files 参数只能放在--archives参数里
spark -submit spark-submit \--master yarn \--deploy-mode cluster \ --executor-memory 4G \--num-executors 10 \--archives /my_path/pyarrow-1.0.0.zip#pyarrow #必须添加的参数your_script.py#pyarrow 表示在容器内解压到 ./pyarrow 目录
pyspark里要添加对应代码
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pyspark.sql.types as T
import pandas as pd
import os, sys# 初始化Spark并配置Arrow支持
spark SparkSession.builder.config(spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled, true).getOrCreate()# 加载自定义PyArrow
**pyarrow_dir os.path.join(os.getcwd(), pyarrow) # 对应 --archives 中的解压目录
sys.path.insert(0, pyarrow_dir) # 添加到 Python 路径**import pyarrow
print(pyarrow version , pyarrow.__version__) # 应显示 1.0.0# 定义大写转换UDF
pandas_udf(T.StringType())
def uppercase(s: pd.Series) - pd.Series:return s.str.upper()# 数据读取和处理
df spark.read.load(my_path_tofile/*).select(version)
df.withColumn(hh, uppercase(F.col(version))).show()
