Spark

Guía de instalación [WIP]

Antes de comenzar

Antes de comenzar, fíjate que necesitas el JDK instalado. Si usás ubuntu:

sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk
sudo update-alternatives --config java

En el menú que se muestra elegís el que recién instalaste. Copiate el path dónde dice que se instaló y seguí así:

sudo vim /etc/environment

Al final del archivo agrega la siguiente línea:

JAVA_HOME="la_ruta_que_copiaste"

Guardá (dale, no es tan díficil). Y tirá los siguientes comandos:

source /etc/environment
echo $JAVA_HOME

Al imprimir la variable de entorno en el último paso deberías ver lo mismo que copiaste previamente.

Si no usás ubuntu probablemente tengas alguna idea de lo que estás haciendo, así que sabrás instalarlo por tu cuenta :P

Con un virtualenv

mkdir pyspark && cd  "$_"
virtualenv -p python3 venv
source venv/bin/activate
pip install jupyter pyspark
jupyter lab

Ejecutando

jupyter-kernelspec list

Vas a ver donde se guardan los kernels. Vas a crear tu propio kernel de pyspark. ¿Cómo? Tira este choclo:

mkdir $( dirname $( jupyter-kernelspec list | tail -n1 | sed 's/[^\/]*//' ) | awk '{print $1"/pyspark"}' ) && cd "$_"
wget https://gist.github.com/CrossNox/b473f7a8eed1bbefdb6bc35e86442b55/archive/0f190aaa3a06cd4ac3cfe0d2ea09437dd9b0407d.zip
unzip -j *.zip && rm *.zip
eval "echo \"$(cat kernel.json)\"" | tr "'" '"' > kernel.json

Y para probarlo:

jupyter lab

Y en el navegador se te va a abrir jupyter lab, proba de levantar un notebook con el kernel pySpark, con un código sencillo como:

sc.parallelize(range(10)).map(lambda x: x*2).collect()

Y fijate que no pinche.

¿Y si pincha?

¯\(ツ)/¯

Con docker

Vas a necesitar docker instalado, obviamente. Cómo instalarlo se escapa del alcance de ésta guía actualmente.

Con conda

Transformaciones y acciones

Esto, pero que sirva

Patrones comunes para ejercicios