使用PyCharm连接虚拟机运行spark任务，本地开发：远程提交测试

在本地写代码，右键运行，将代码自动提交到集群上

spark是Standalone集群

1) 集群环境准备好

sql 复制代码

#启动集群：第一台机器
start-dfs.sh
cd /opt/installs/spark
sbin/start-master.sh
sbin/start-workers.sh
sbin/start-history-server.sh

2) Windows指定远程解析器

在虚拟机上创建一个文件夹，用于同步本地代码到服务上。

sql 复制代码

#创建同步目录：将Windows上的代码和数据同步到Linux的这个目录下
mkdir -p /root/pyspark_code

至此，以后右键运行代码，都会将代码自动提交给集群，让集群运行，假如你想换回本地，可以在此处将环境切换回来。

问题：

解决方案：在bigdata01中，安装pyspark。

sql 复制代码

我们在linux上配置了阿里云的源，不代表在base中也可以使用，运行时需要带上源地址
pip install pyspark==3.1.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

验证是否已经安装：

sql 复制代码

pip list 或者  conda list
也可以这么干：
pip list | grep pyspark

下载完成之后，重启一下 pycharm.

3)代码如何提交到集群上

第一种是自动提交

：

第二种是手动提交：

同步后，在linux上查看，有代码：

运行的话，直接在本地右键运行即可，以上代码如果需要传递参数，在ide工具中写。

假如在运行过程中，出现

sql 复制代码

Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registe

程序在运行时，没有资源，请确保你有worker,假如有worker，请查看worker是否有资源。

有可能是以下几个问题：

1、集群资源不足，关闭掉没用的资源

2、目前集群中有其他任务，占用了资源，直接关闭掉

修改一些配置：

修改 worker 的内存大小：