如何让Spark Python脚本引用其他Python脚本？

要在Spark Python脚本中引用另一个Python脚本，可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法及其详细步骤：

方法一：使用spark-submit 命令运行 Python 脚本

1、编写主 Python 脚本：在主 Python 脚本中导入所需的模块并执行相应的操作，假设我们有一个名为main_script.py 的主脚本：

main_script.py
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
import sys
def main():
    conf = SparkConf().setAppName("MainScript")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    # 读取数据并进行相应处理
    data = sc.textFile("hdfs://path/to/data")
    processed_data = data.map(lambda line: line.split(",")[0])
    processed_data.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
if __name__ == "__main__":
    main()

2、编写要引用的子 Python 脚本：假设我们有一个名为helper_script.py 的辅助脚本，其中包含一些辅助函数：

helper_script.py
def preprocess_data(line):
    return line.strip()

3、在主脚本中引用子脚本：在主脚本中通过import 语句导入子脚本中的函数或类：

main_script.py (修改后)
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
import sys
import helper_script  # 导入子脚本
def main():
    conf = SparkConf().setAppName("MainScript")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    # 读取数据并进行相应处理
    data = sc.textFile("hdfs://path/to/data")
    processed_data = data.map(helper_script.preprocess_data)  # 使用子脚本中的函数
    processed_data.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
if __name__ == "__main__":
    main()

4、：确保所有依赖的脚本和库都在正确的路径下，然后使用spark-submit 命令提交任务：

spark-submit 
  --master yarn 
  --py-files helper_script.py 
  main_script.py

方法二：使用PYTHONPATH 环境变量

1、：将包含所需脚本的目录添加到PYTHONPATH 环境变量中，在 Unix/Linux 系统中，可以在终端中运行以下命令：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/scripts

2、编写主脚本和子脚本：与方法一相同，分别编写主脚本和子脚本。

3、提交任务：使用spark-submit 提交任务，确保所有依赖的脚本和库都在正确的路径下。

方法三：使用os.system 或subprocess 调用外部脚本

1、编写主脚本：在主脚本中使用os.system 或subprocess 模块调用外部脚本。

main_script.py
import os
import subprocess
def main():
    # 调用外部脚本
    os.system('python helper_script.py')
    # 或者使用 subprocess
    subprocess.run(['python', 'helper_script.py'], check=True)
if __name__ == "__main__":
    main()

2、编写子脚本：编写子脚本，其中包含需要执行的代码。

3、提交任务：使用spark-submit 提交任务，确保所有依赖的脚本和库都在正确的路径下。

方法四：使用Py4J 在 JVM 上调用 Python 脚本（适用于 Scala/Java 程序）

1、启动 Py4J GatewayServer：在 Scala/Java 程序中启动一个 Py4J GatewayServer，以便与 Python 进程进行通信。

val localhost = InetAddress.getLoopbackAddress()
val gatewayServer = new py4j.GatewayServer.GatewayServerBuilder()
  .authToken(secret)
  .javaPort(0)
  .javaAddress(localhost)
  .callbackClient(py4j.GatewayServer.DEFAULT_PYTHON_PORT, localhost, secret)
  .build()
val thread = new Thread(new Runnable() {
  override def run(): Unit = {
    gatewayServer.start()
  }
})
thread.setName("py4j-gateway-init")
thread.setDaemon(true)
thread.start()
thread.join()

2、构建并启动子进程执行 Python 脚本：使用ProcessBuilder 构建并启动子进程来执行 Python 脚本。

val pythonExec = "python" // Python解释器路径
val formattedPythonFile = "/path/to/your/python_script.py" // Python脚本路径
val otherArgs = List("arg1", "arg2") // 传递给Python脚本的其他参数
val builder = new ProcessBuilder((Seq(pythonExec, formattedPythonFile) ++ otherArgs).asJava)
try {
  val process = builder.start()
  val exitCode = process.waitFor()
  if (exitCode != 0) {
    throw new SparkUserAppException(exitCode)
  }
} finally {
  gatewayServer.shutdown()
}

3、编写 Python 脚本：编写 Python 脚本，接收传递的参数并执行相应的操作。

4、提交任务：确保所有依赖的脚本和库都在正确的路径下，然后提交任务。

这些方法可以根据具体需求和环境选择适合的方式来引用和执行 Python 脚本，每种方法都有其适用的场景和优缺点，可以根据具体情况进行选择和使用。