如何在dataworks里面的odps spark节点使用pyspark环境？

如何在dataworks里面的odps spark节点使用pyspark环境，如何import --archives ARCHIVES压缩包里面的py文件？

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真的很搞笑 2023-11-13 11:14:21 64 0

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sunrr
在DataWorks中，您可以使用以下步骤在ODPS Spark节点中使用PySpark环境并导入压缩包中的.py文件：
1. 首先，登录DataWorks控制台。
2. 在左侧导航栏中，单击工作空间列表，选择您要操作的工作空间。
3. 进入数据集成页面后，选择“作业”>“新建作业”。
4. 在新建作业的对话框中，选择“ODPS Spark节点”作为执行节点类型。
5. 填写ODPS Spark节点的配置信息，包括节点名称、执行类型（批处理或实时）、任务类型（Python或Spark SQL）等。
6. 在“Python资源”部分，上传您的.zip文件。
7. 在“Python代码”区域中编写相应的Python代码来解压缩.zip文件或访问其中的内容。例如：
```
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import zipfile

# 创建SparkConf对象并设置相关配置
conf = SparkConf().setAppName("YourAppName").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取.zip文件中的内容
with zipfile.ZipFile("your_zip_file.zip", "r") as z:
    # 解压.zip文件到指定目录
    z.extractall("/path/to/destination")

# 导入解压后的.py文件中的函数或类
from your_unzipped_file import your_function_or_class
```
1. 根据需要配置其他参数，如输入输出表名、分区数等。
2. 点击“确定”按钮，完成ODPS Spark节点的创建。
2023-11-30 17:04:52

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芯在这

这里有个案例可以参考一下

@resource_reference{"ipaddress-1.0.23-py2.zip"}

import time
import datetime
import base64
import hashlib
import httplib
import json
import sys
import csv
import os
from odps import ODPS

解压压缩包

pathname = os.path.dirname(os.path.abspath('ipaddress-1.0.23-py2.zip'))
os.system('unzip ipaddress-1.0.23-py2.zip -d ' + pathname)

添加引用

sys.path.append(pathname)
import ipaddress #在这里引用

print ipaddress.ip_network(unicode("192.0.2.0/24"))，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”

2023-11-13 15:59:22

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小周sir

面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
要在DataWorks中的ODPS Spark节点中使用PySpark环境，并导入--archives ARCHIVES压缩包中的.py文件，您可以按照以下步骤操作：
1. 首先，请确认您的ODPS Spark节点已启用Python环境，并已安装了PySpark库。
2. 在编写PySpark代码时，请务必指定一个与PySpark兼容的编码格式（如UTF-8），以免出现乱码现象。
3. 在PySpark代码中，您可以使用sc.addPyFile函数将ARCHIVES压缩包中的.py文件加载到Spark集群中。示例代码如下所示：
```
sc = SparkContext(appName="my-app")
path = "oss://bucket-name/path/to/your/ARCHIVES.zip"
sc.addPyFile(path)
```
其中，path参数指定ARCHIVES压缩包的存储位置，可以是本地路径或OSS URL。
1. 加载完成后，您就可以像使用普通Python模块一样导入这些.py文件。示例代码如下所示：
```
from my_module import MyFunction
```
其中，my_module是ARCHIVES压缩包中的.py文件名（无需带上.py扩展名）。

注意：如果您在加载或导入过程中遇到任何错误，请检查您的Spark集群、Python版本、PySpark版本以及其他依赖项之间的兼容性。
2023-11-13 14:25:30

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