Linux下远程连接Jupyter+pyspark部署教程

博主最近试在服务器上进行spark编程,因此,在开始编程作业之前,要先搭建一个便利的编程环境,这样才能做到舒心地开发。本文主要有以下内容:

1、python多版本管理利器-pythonbrew
2、Jupyter notebooks 安装与使用以及远程连接方法
3、Jupyter连接pyspark,实现web端sprak开发

一、python多版本管理利器-pythonbrew

在利用python进行编程开发的时候,很多时候我们需要多个Python版本进行测试,博主之前一直在Python2.x和3.x之间徘徊挣扎,两者纠缠不清的关系真是令博主心累了一万年。直至遇到了pythonbrew,它在博主心中泛起的涟漪,久久不能逝去。说到pythonbrew,它是一个python的多版本管理器,可以在多个 Python之间迅速切换,也可以在指定的 Python 版本下测试python程序,更重要的是它还整合了 Virtualenv。所以,当你的电脑里装了多个python版本,并需要经常切换测试时,pythonbrew就非常适合你。

1.安装配置pythonbrew

sudo easy_install pythonbrew(easy_install安装)
pip install pythonbrew(pip安装)

2.添加配置环境到~/.bashrc(或~/.bash_profile)

[[ -s "$HOME/.pythonbrew/etc/bashrc" ]] && source"$HOME/.pythonbrew/etc/bashrc"

然后执行:source ~/.bashrc(或~/.bash_profile)

3.查看系统可以安装的python版本

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew list -k
# Pythons
Python-1.5.2
Python-1.6.1
Python-2.0.1
Python-2.1.3
Python-2.2.3
Python-2.3.7
Python-2.4.6
Python-2.5.6
Python-2.6.9
Python-2.7.10
Python-3.0.1
Python-3.1.5
Python-3.2.5
Python-3.3.5
Python-3.4.3

4.安装python

(ps:需要使用curl安装python,所以需要先安装curl)

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew install 3.2.3(版本号)

5.清理安装后的版本的源码和安装包

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew cleanup

6.选择一个python版本使用,ps:只在当前终端有效

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew use 2.7.10(版本号)

7.查看当前pythonbrew下的python版本有哪些(后面有*号表示正在使用)

[ray@hadoop01 ~]$pythonbrew list
Python-2.6.7 (*)
Python-3.2.3

8.选择python3.4.3版本作为系统默认版本使用,会把该版本的路径添加到PATH中

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew switch 3.4.3

9.取消pythonbrew选择的版本

[ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew off

二、Jupyter notebooks 安装与使用以及远程连接方法

作为一只数据分析狮,利用python进行数据分析编程要的就是优雅和细致。如果还能随时随地利用任何终端进行数据分析,那不仅是高逼格,更是乐翻天了。而Jupyter notebook便是能帮助我们在web端做开发编程的利器。本节将介绍如果安装使用jupyter,以及如何远程连接到服务器端的Jupyter notebook。

1.安装Jupyter

[ray@hadoop01 ~]$ pip install jupyter

2.Jupyter Notebook远程服务器配置

1)首先要生成密码,打开python终端。

In [1]: from IPython.lib import passwd

In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:0e422dfccef2:84cfbcb
b3ef95872fb8e23be3999c123f862d856'

2)接下来生成秘钥:

[ray@hadoop01 ~]$ openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem

注意:这里会要求你需要一些个人信息,如:国家、省份、名字等。执行完命令后,会生成一个mycert.pem文件。记下这个文件的路径。

3)创建一个服务器配置

[ray@hadoop01 ~]$ ipython profile create nbserver

编辑文件jupyter_notebook_config.py,在~/.jupyter/文件夹里

c.NotebookApp.password = u'sha1:。。。。。。。。。。。' c.NotebookApp.certfile = u'/root/.jupyter/mycert.pem' c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.port = 9999

4)最后启动服务器:

[ray@hadoop01 ~]$ipython notebook --profile=nbserver

三、Jupyter连接pyspark,实现web端sprak开发

在进行这步操作之前,必须先安装好Jupyter、spark。

1.设置环境变量

将一下代码添加到~/.bash_profile(或者~/.bashrc)

export SPARK_HOME=~/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip:$PYTHONPATH

注意:

1).SPARK_HOME的地址是你sprak的安装目录,另外在最后一行代码中,py4j-0.8.2.1-src.zip可能会因版本不同而不同,请进入对应地址确认好该文件的名字。

2).如果要使用python3进行作业,则需要在.bash_profile中添加 export PYSPARK_PYTHON=python3

2.启动pyspark-jupyter

IPYTHON_OPTS="notebook"$SPARK_HOME/bin/pyspark

至此,所以配置全部完成。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Ubuntu安装Jupyter Notebook教程

    一.Jupyter介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言.Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown.用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等. 二.安装步骤 环境:Docker(17.04.0-ce).镜像Ubuntu(16.04.3) 1. 更新软件列表 root@787c084a44e4:~# apt-get update 2

  • Python3 jupyter notebook 服务器搭建过程

    1. jupyter notebook 安装 •创建 jupyter 目录 mkdir jupyter cd jupyter/ •创建独立的 Python3 运行环境,并激活进入该环境 virtualenv --python=python3 --no-site-packages venv source venv/bin/activate •安装 jupyter pip install jupyter 2. jupyter notebook 配置 •创建 notebooks 目录 mkdir no

  • Jupyter notebook在mac:linux上的配置和远程访问的方法

    upyter Notebook已经逐渐取代IDE成为了多平台上写简单Python脚本或应用的几家选择. Jupyter Notebook可以通过pip/pip3安装: pip3 install jupyter 然后在目标文件夹目录下,输入指令jupyter notebook开启服务,可在浏览器地址localhost:8888中访问主页 允许远程访问 在本地,我们访问localhost:8888就能看到Jupyter Notebook的本地主页,但是在远程访问中,并不能直接这么做.因此需要以下一些

  • PyCharm搭建Spark开发环境实现第一个pyspark程序

    一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧. 参照这个配置本地的Spark环境. 之后就是配置PyCharm用来开发Spark.本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1.在程序中设置环境变量 import os import sys

  • windows系统中Python多版本与jupyter notebook使用虚拟环境的过程

    本人电脑是windows系统,装了Python3.7版本,但目前tensorflow支持最新的python版本为3.6,遂想再安装Python3.6以跑tensorflow. 因为看极客时间的专栏提到Jupyter是个科学运算语言的计算工具,特别适合机器学习与数学统计,因此也要装个体验一翻. 一.安装Python 电脑原先已经装了Python3.7,virtualenv,virtualenvwrapper,jupyter notebook. 在官网上直接下载windows版本的python3.6

  • Linux下远程连接Jupyter+pyspark部署教程

    博主最近试在服务器上进行spark编程,因此,在开始编程作业之前,要先搭建一个便利的编程环境,这样才能做到舒心地开发.本文主要有以下内容: 1.python多版本管理利器-pythonbrew 2.Jupyter notebooks 安装与使用以及远程连接方法 3.Jupyter连接pyspark,实现web端sprak开发 一.python多版本管理利器-pythonbrew 在利用python进行编程开发的时候,很多时候我们需要多个Python版本进行测试,博主之前一直在Python2.x和

  • Linux下远程连接MySQL数据库的方法

    踩坑笔记 估计搞了一个多小时才把这个远程连接搞好.一台本地电脑,一台云服务器,都是linux系统. 步骤 1.在服务器端开启远程访问 首先进入mysql数据库,然后输入下面两个命令: grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'password'; flush privileges; 第一个*是数据库,可以改成允许访问的数据库名称 第二个 是数据库的表名称,代表允许访问任意的表 root代表远程登录使用的用户名,可以自定义 %

  • Linux下安装mysql-8.0.20的教程详解

    ** Linux下安装mysql-8.0.20 ** 环境介绍 操作系统:CentOS 7 mysql下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下载版本:https://www.jb51.net/softs/609101.html https://www.jb51.net/softs/609101.html 卸载mysql 查看是否安装过mysql,命令:find / -name mysql 如果安装过,进行卸载: 删除相关目录: 删除配置文件: 删

  • Linux Autofs自动挂载服务安装部署教程

    目录 一.autofs服务简介 二.autofs安装与部署 三.autofs效果验证 一.autofs服务简介 我们在使用Linux时,如果要访问硬件资源,则需要使用mount命令进行挂载,将硬件资源与一个目录进行对应,然后才可以访问使用该存储介质.如果使用samba或者是NFS服务,也需要对远程存储设备进行挂载.mount挂载是使用外部存储介质或者文件系统所必须的一步操作,但是如果挂载的资源过多,则会给网络资源和服务器资源造成一定的负载,从而降低服务器性能. 为了解决这一问题,我们可以使用au

  • Linux Autofs自动挂载服务安装部署教程

    目录 一.autofs服务简介 二.autofs安装与部署 三.autofs效果验证 一.autofs服务简介 我们在使用Linux时,如果要访问硬件资源,则需要使用mount命令进行挂载,将硬件资源与一个目录进行对应,然后才可以访问使用该存储介质.如果使用samba或者是NFS服务,也需要对远程存储设备进行挂载.mount挂载是使用外部存储介质或者文件系统所必须的一步操作,但是如果挂载的资源过多,则会给网络资源和服务器资源造成一定的负载,从而降低服务器性能. 为了解决这一问题,我们可以使用au

  • Linux下MySQL 5.6.27 安装教程

    本文实例为大家分享了Linux下MySQL 5.6.27 安装教程,供大家参考,具体内容如下 1.下载地址 https://cdn.mysql.com/archives/mysql-5.6/mysql-5.6.27-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 2.将压缩包上传到服务器 3.解压 tar -zxf mysql-5.6.27-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 4.移动压缩包至mysql文件夹下 mp  mysql-5.6.27-linux-gli

  • Linux下安装MySQL8.0.11的教程

    1. 去官网下载安装包 下载链接:点击打开链接 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 如果你的系统是32位选择第一个,64位选择第二个 也可以用wget 下载 wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.11-linux-glibc2.12-i686.tar.gz 解压文件 tar -zxvf mysql-8.0.11-linux-glibc2.12-i686.tar.gz 2

  • Linux 下FTP的安装与配置教程详解

    0.安装ftp的前置条件是关掉SElinux # vi /etc/selinux/config 修改 SELINUX=" disabled " ,重启服务器.若相同,则跳过此步骤. 1. 可先查看是否安装过vsftp # rpm -qa | grep vsftpd 则代表已经安装.可直接跳过步骤2 2 .安装 vsftp # yum install vsftp* Is this ok [y/N]: y 代表安装完成. 3. 对vsftp 进行配置 # /etc/vsftpd/vsftp

  • linux下python3连接mysql数据库问题

    python语言的3.x完全不向前兼容,导致我们在python2.x中可以正常使用的库,到了python3就用不了了.比如说mysqldb 1.安装pymysql pymysql就是作为python3环境下mysqldb的替代物,进入命令行,使用pip安装pymysql pip install pymysql3 2.使用pymysql 在我们需要使用数据库的.py文件开头添加下面两行 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() 第一行是引入pymysq

  • Linux下php连接SQLServer 2000数据库的配置方法

    说明: Linux服务器系统:CentOS 5.5 Web环境:LAMP或者LNMP Windows服务器系统:Windows Server 2003 Windows服务器IP地址:192.168.21.134 数据库环境:SQL Server 2000数据库 数据库账号:sa 数据库密码:123456 实现目的:Linux服务器中的php程序能够连接到Windows服务器中的SQL Server 2000数据库 具体步骤: 一.在Linux服务器中安装freetds 1.安装编译工具及驱动程序

随机推荐