[Spark] Install PySpark with PiP & 파일 읽고, 쓰기 실습

이번 포스트는 예전에 포스트했었던 spark를 설치하여 jupyter notebook 환경에서 pyspark를 사용하는 것보다 활용하기 쉬운 pip를 통해 pyspark를 다운로드하고 확인하고, 실습해보겠습니다.

예전 포스트 링크
2021.02.17 - [BigData/Spark & Spark Tuning] - [PySpark] Spark 환경 설정 with Anaconda(Jupyter Notebook) Python(Pyspark Standalone mode) on windows

[PySpark] Spark 환경 설정  with Anaconda(Jupyter Notebook) Python(Pyspark Standalone mode)  on windows

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여기서 pyspark를 pip를 통해 다운로드 한다고 실행되는 것은 아닙니다.

1. spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz를 다운 받아 압축풀기
2. spark-3.2.1-bvin-hadoop2.7의 경로에 대해서 HADOOP_HOME설정
3. jdk를 다운받아 jdk경로로 JAVA_HOME 설정
4. winutils파일도 HADOOP_HOME\bin 폴더에 위치해 있어야 함

자세한 건 위의 링크에 나와있습니다.

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1. findspark 없이 pyspark 실행

기존에 포스트한 글에는 spark를 설치하고, findspark 모듈을 통해 spark를 런타임시에 sys.path에 등록할 수 있게 해주어 설치된 spark에서 pyspark 패키지를 가져올 수 있었습니다.

import findspark
findspark.init()
 
 
from pyspark.sql import SparkSession
#sparksession 드라이버 프로세스 얻기
spark = SparkSession.builder.appName("sample").master("local[*]").getOrCreate()
#클러스터모드의 경우 master에 local[*] 대신 yarn이 들어간다.
spark.conf.set("spark.sql.repl.eagerEval.enabled",True)
#jupyter환경에서만 가능한 config, .show()메소드를 사용할 필요없이 dataframe만 실행해도,정렬된 프린팅을 해준다.

다음 사진과 같이 findspark가 없으면 pyspark를 찾지 못해 에러를 내게 됩니다.

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2. pyspark 패키지를 pip로 다운로드

terminal에서 직접 pip install pyspark를 사용해 pyspark 패키지를 다운받습니다.

그런데 여기서 위와 같이 버전을 명시해주지 않으면, 최신 pyspark 패키지를 다운받게 됩니다.
(2022-02-24 시점 spark-3.2.1버전)
spark 3.2.1버전은 파이썬 3.6버전을 더 이상 지원하지 않으며, 3.6보다 상위 버전의 파이썬 버전으로 실행해야합니다.

파이썬 3.6 이하의 버전을 사용하실 분은 직접 pyspark의 버전을 명시해줍니다

pip install pyspark=3.1.2

jupyter notebook을 사용하시는 분은 코드로도 pyspark 모듈을 다운 받으실 수 있습니다.

sparksession 생성을 통해 pyspark가 잘 다운로드 되었는지 확인

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python IDE, pycharm에서도 pyspark 패키지를 다운로드 해보겠습니다.
먼저, 프로젝트를 가상환경을 이용해 새로운 프로젝트를 만듭니다.

SparkSession을 생성하는 코드를 실행시키면 역시 오류가 나는데,

마찬가지로 터미널에서 pip install pyspark를 통해 다운받아줍니다.

pyspark패키지가 잘 설치되었고,

sparksession 또한 생성이 잘 되었습니다.

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3. spark 프레임워크 설치와 pyspark 패키지 다운로드의 차이점

기존 spark 프레임워크를 설치하게되면 다음과 같은 구성으로 이루어져 있는데, pyspark패키지는 아래의 사진의 python 디렉토리의 pyspark 패키지와 거의 동일합니다.

좌측 pip install 로 다운받은 패키지
우측 spark framework-python 디렉토리속 pyspark 패키지

따라서 pyspark를 pip install로 다운받을 시, spark framework속에서 pyspark를 구동하는데 필요한 패키지만 다운로드한다는 것을 알 수 있습니다.

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4. pyspark를 통해 파일 읽고, 쓰기

뉴욕 택시 데이터 csv파일을 읽고 써보겠습니다.
https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page

TLC Trip Record Data - TLC

데이터를 데이터프레임으로써 저장하고, show()를 통해 읽어옵니다.

데이터프레임을 2021-01-01일자만 뽑아서 써보겠습니다.

안의 csv파일을 열어보니 2021-01-01 데이터만 뽑히어 저장된 것을 알 수 있습니다.

수정
2022-03-22 1차수정