已安装Python 3.8及以上版本。本文以Python 3.8为例介绍。

使用Conda
步骤一：Conda环境构建与部署
通过以下命令安装Miniconda。

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
source miniconda3/bin/activate

构建使用Python 3.8和numpy的Conda环境。

conda create -y -n pyspark_conda_env -c conda-forge conda-pack numpy python=3.8
conda activate pyspark_conda_env
conda pack -f -o pyspark_conda_env.tar.gz

要在DataWorks中运行PySpark脚本并导入Python第三方库，使用PEX文件

1. 打包PEX文件：

   • 首先，安装PEX和wheel工具：pip3.8 install --user pex wheel
   • 下载所需的Python库wheel文件至临时目录，例如：pip3.8 wheel -w /tmp/wheel pyspark pandas pyarrow numpy
   • 生成PEX文件，整合PySpark及第三方库：pex -f /tmp/wheel pyspark pandas pyarrow numpy -o spark_with_deps.pex

2. 上传PEX文件至OSS：

   • 将生成的PEX文件以及其他必要的脚本文件（如kmeans.py和数据文件）上传至阿里云对象存储服务（OSS）。

3. 开发并运行任务：

   • 在DataWorks EMR Serverless Spark页面创建新任务，选择类型为PySpark。
   • 配置任务时，指定主Python资源为OSS上的kmeans.py路径。
   • 在Spark配置中指定驱动和执行器的Python为PEX文件内的Python环境，如：spark.pyspark.driver.python ./spark_with_deps.pex 和 spark.pyspark.python ./spark_with_deps.pex。
   • 提供运行参数和其他必要配置后，运行任务。

相关链接 https://help.aliyun.com/zh/emr/emr-serverless-spark/use-cases/use-third-party-libraries-of-python-in-a-pyspark-program

参考

使用PEX文件：

# 首先，安装pex和wheel工具：
pip3.8 install --user pex wheel

下载所需的Python库wheel文件至临时目录，如：

pip3.8 wheel -w /tmp/wheel pyspark==3.3.1 pandas==1.5.3 pyarrow==15.0.1 numpy==1.24.4


生成PEX文件：

pex -f /tmp/wheel --no-index pyspark==3.3.1 pandas==1.5.3 pyarrow==15.0.1 numpy==1.24.4 -o spark331_pandas153.pex

安装pex和wheel。
下载所需库的wheel文件。
生成包含所需库的PEX文件。
将PEX文件上传至OSS。
在DataWorks创建PySpark任务，配置主Python资源、运行参数和files资源，设置Spark配置指向PEX文件。
使用Conda环境：

在本地构建Conda环境并打包成tar.gz文件。
上传Conda环境文件至OSS。
在DataWorks创建PySpark任务，配置主Python资源、运行参数和archives资源，设置Spark配置指向Conda环境中的Python路径。

在使用DataWorks运行PySpark脚本时，导入Python第三方库的方式与在标准Python环境中类似，但需要注意DataWorks环境的特殊性和限制。DataWorks主要是一个数据开发平台，它支持使用PySpark等大数据处理框架，但可能并不直接支持所有Python第三方库的安装或导入。以下是一些建议的步骤和注意事项：

1. 检查DataWorks的内置库
   首先，检查DataWorks是否已经内置了你需要的Python第三方库。DataWorks可能会预装一些常用的库，如numpy、pandas等，以支持常见的数据处理任务。

2. 使用DataWorks的依赖管理功能
   如果DataWorks支持依赖管理（如Maven依赖或自定义依赖包），你可以尝试通过这些功能来导入所需的Python库。不过，需要注意的是，DataWorks主要面向大数据处理，其依赖管理可能更侧重于Java或Scala的库，而不是Python库。

3. 自定义资源包
   如果DataWorks支持上传自定义资源包（如jar包、zip包等），你可以考虑将Python第三方库及其依赖打包成一个zip文件，并上传到DataWorks中。然后，在你的PySpark脚本中，你可能需要编写一些额外的代码来解压这个zip包，并将其添加到Python的搜索路径中。然而，这种方法可能比较复杂，且不一定在所有DataWorks环境中都可行。

4. 使用虚拟环境或Docker容器
   如果DataWorks允许你使用虚拟环境或Docker容器来运行你的PySpark脚本，那么你可以在一个预装了所有所需Python第三方库的虚拟环境或Docker容器中运行你的脚本。不过，这通常需要你有一定的系统管理员权限，并且需要了解如何配置和部署虚拟环境或Docker容器。

5. 咨询DataWorks的技术支持
   如果你不确定如何在DataWorks中导入Python第三方库，或者上述方法都不适用，那么最好的做法是咨询DataWorks的技术支持团队。他们可以提供针对你具体需求的解决方案，并帮助你解决在导入第三方库时遇到的问题。

6. 注意事项
   在尝试导入Python第三方库之前，请确保这些库与PySpark兼容，并且可以在你的DataWorks环境中正常运行。
   考虑到DataWorks主要面向大数据处理，一些轻量级的Python库可能并不适合在DataWorks环境中使用。在这种情况下，你可能需要寻找替代方案或调整你的数据处理策略。
   始终关注DataWorks的官方文档和更新日志，以了解有关依赖管理和库支持的最新信息。

在DataWorks中运行PySpark脚本时，如果需要导入第三方Python库，可以按照以下步骤操作：

首先，确保你已经安装了需要的第三方库。可以使用pip install命令来安装所需的库。例如，如果你需要安装pandas库，可以在命令行中执行以下命令：

复制代码运行
pip install pandas

将安装好的第三方库上传到DataWorks的工作空间。可以通过DataWorks控制台的文件管理功能，或者使用FTP等方式将库文件上传到工作空间的指定目录。

在PySpark脚本中，使用--py-files参数指定要加载的第三方库文件。例如，如果你已经将pandas库上传到了工作空间的libs目录下，你可以在提交PySpark任务时添加以下参数：

复制代码运行
--py-files libs/pandas-*.whl

在PySpark脚本中，你可以像通常那样导入第三方库。例如，导入pandas库后，就可以使用其提供的功能了：

python
复制代码运行
import pandas as pd
请注意，由于DataWorks是基于Hadoop集群运行的，因此你需要确保上传的第三方库与Hadoop集群中的Python环境兼容。另外，如果你使用的是虚拟环境，还需要确保虚拟环境中安装了相应的库。

使用DataWorks运行PySpark作业时，您需要先创建Python虚拟环境并安装所需的第三方库。以下是步骤：
可选： 准备Python虚拟环境，例如使用Dockerfile构建包含所需库的镜像。
上传虚拟环境到阿里云OSS或HDFS。
在DataWorks中，配置PySpark作业的环境变量，指向存储库的HDFS或OSS路径。
上传PySpark脚本到HDFS。
在DataWorks中创建PySpark任务，指定Python环境和脚本路径。
参考链接以获取详细操作步骤和示例。

在阿里云 DataWorks 中运行 PySpark 脚本时，如果需要使用 Python 第三方库，可以采用以下几种方法来导入这些库：

1. 使用 DataWorks UI 添加依赖库

1. 添加依赖库：

   • 登录 DataWorks 控制台。
   • 进入你的项目。
   • 在左侧菜单栏中选择“资源管理”。
   • 点击“新增资源” -> “PyFile” 或 “Jar File”，根据你的第三方库的格式选择。
   • 上传你准备好的 .py 文件或 .jar 文件。
   • 完成后，该文件就会出现在资源列表中。

2. 在 PySpark 脚本中引用：

   • 在 PySpark 脚本的开头，使用如下方式引用你添加的资源：

     from odps import ODPS
     odps = ODPS('<access_id>', '<access_key>', '<project_name>', endpoint='<endpoint>')
     
     # 添加 PyFile 资源
     odps.add_file('<resource_name>')
     
     # 导入第三方库
     import <library_name>
     

     

2. 使用 PyPI 镜像源自动安装

1. 配置 PyPI 镜像源：

   • 在 DataWorks 的项目配置中，可以选择使用阿里云提供的 PyPI 镜像源，这可以加快依赖库的下载速度。
   • 登录 DataWorks 控制台，进入你的项目。
   • 在左侧菜单栏中选择“项目管理” -> “项目配置”。
   • 在“Python 依赖包管理”部分，选择合适的 PyPI 镜像源。

2. 在 PySpark 脚本中安装和导入库：

   • 在 PySpark 脚本中使用 !pip install 命令安装所需的库，然后导入。

     !pip install <library_name> --target /tmp/user_library
     import sys
     sys.path.insert(0, '/tmp/user_library')
     import <library_name>
     

3. 手动上传第三方库

1. 下载第三方库：

   • 从 PyPI 或者其他源下载所需的 .whl 文件。

2. 上传到 DataWorks：

   • 将下载好的 .whl 文件上传到 DataWorks 的项目中。
   • 可以通过 DataWorks 的“资源管理”上传。

3. 在 PySpark 脚本中引用：

   • 在 PySpark 脚本中引用已上传的库：

     import sys
     sys.path.insert(0, '<path_to_your_whl_file>')
     import <library_name>
     

4. 使用 PySpark 的 addPyFile 方法

1. 添加 PyFile：

   • 在 DataWorks 中上传 .py 文件或 .whl 文件，并在 PySpark 脚本中使用 addPyFile 方法添加这些文件。

     from pyspark import SparkContext
     
     sc = SparkContext.getOrCreate()
     sc.addPyFile('<path_to_your_py_file_or_whl_file>')
     import <library_name>
     

示例

假设你需要使用 requests 库，你可以按照以下步骤操作：

1. 下载 requests 的 .whl 文件。
2. 上传 .whl 文件到 DataWorks。
3. 在 PySpark 脚本中引用：

   import sys
   sys.path.insert(0, 'libs/requests-2.27.1-py2.py3-none-any.whl')
   import requests
   print(requests.__version__)
   

请注意，实际路径可能需要根据你的项目设置进行调整。

希望这些信息对你有所帮助！如果有任何具体的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

在使用DataWorks运行PySpark脚本时，导入Python第三方库可以按照以下步骤进行：

1. 确认第三方库兼容性

首先，确保您要导入的第三方库与DataWorks的PySpark环境兼容。DataWorks的PySpark运行环境可能有限制，不是所有的第三方库都能在其中正常运行。

2. 使用--py-files参数上传依赖

在提交PySpark作业时，可以使用--py-files参数来上传包含第三方库的.zip文件或.egg文件。

操作步骤：

• 将第三方库打包成一个.zip文件。
• 在DataWorks的PySpark作业配置中，添加--py-files参数，并指定上传的.zip文件路径。
  例如：

  --py-files /path/to/your/libraries.zip
  

  3. 在脚本中导入库

  在您的PySpark脚本中，正常使用import语句导入第三方库。

  import some_third_party_library
  

  4. 使用addPyFile方法

  在PySpark代码中，您也可以使用SparkContext的addPyFile方法来动态添加Python文件。
  

```

注意事项：

• 确保第三方库已经被正确打包，并且没有依赖冲突。
• 如果第三方库依赖于系统级的依赖，可能需要在DataWorks中创建一个自定义的运行环境。
• 检查DataWorks的文档或联系技术支持，了解当前环境支持的第三方库列表。
  通过以上步骤，您应该能够在DataWorks中成功运行包含第三方库的PySpark脚本。如果在导入过程中遇到问题，可以检查DataWorks的日志输出，以获取更详细的错误信息。

如果你是通过Spark参数配置自定义Python环境
那么就需要在PySpark中直接使用第三方库进行数据处理。
操作步骤：
使用PEX文件打包Python环境和第三方库。
安装PEX与wheel工具。
下载所需库的wheel文件至临时目录。
生成PEX文件，例如：
bash
pex -f /tmp/wheel pyspark==特定版本 pandas==特定版本 ... -o 自定义PEX文件名.pex
将生成的PEX文件上传至OSS。
在DataWorks中开发并运行任务：
创建PySpark应用，配置主Python资源、运行参数、files资源（指向PEX文件）及Spark配置，如：
properties
spark.pyspark.driver.python ./自定义PEX文件名.pex
spark.pyspark.python ./自定义PEX文件名.pex

使用--py-files选项：你可以将Python库的压缩文件（.zip或.egg）传递给--py-files选项，这样PySpark就可以在会话中使用这些库了。例如，如果你有一个包含所需库的libraries.zip文件，可以在提交作业时这样配置：
--py-files /path/to/libraries.zip

这样就可以啦

安装了需要的三方包后，使用import命令导入对应包即可使用。例如，通过运维助手使用pip3 -install oss2语句安装了oss2这个Python依赖包后，您可以在PyODPS 3节点中使用import oss2语句导入oss2依赖包并使用。

——参考链接。

进入运维助手
登录DataWorks控制台，单击左侧导航栏的资源组列表，进入资源组列表页面。

在独享资源组页签，单击相应调度资源组后的image.png图标，选择运维助手，进入所选资源组的运维助手页面。

您可根据需要创建命令，通过命令安装执行任务所需的第三方包。

说明
运维助手只能用于独享调度资源组，不能用于独享数据集成资源组、新版资源组。

安装第三方包
创建用于安装第三方包的命令。

安装的第三方包可被当前资源组运行调度任务时使用。在所选资源组的运维助手页面，单击创建命令，可选择使用快捷方式或手动输入方式创建命令。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-the-maintenance-assistant-feature?spm=a2c4g.11186623.0.i26

本文为您介绍在依赖普通的Python脚本和开源第三方包的场景下，如何使用DataWorks PyODPS节点调用第三方包。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-a-pyodps-node-to-reference-a-third-party-package?spm=a2c4g.11186623.0.i122