如何将Python脚本集成到Spark Python中？

Spark Python脚本如何引用Python脚本，以下是详细步骤：

1、准备Python脚本：

编写一个独立的Python脚本，例如hello.py，其中包含需要调用的函数。

示例代码如下：

```python

def hello1(odps):

sql_str = """select

date_ptn (

to_char (

TO_DATE('20231008', 'yyyyMMdd'),

'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

),

'm'

)"""

odps.sql(sql_str).show()

```

2、创建Spark Python脚本：

在主Spark Python脚本中导入并使用hello.py中的函数。

示例代码如下：

```python

import subprocess

import time

from pyspark import SparkConf, SparkContext

from pyspark.sql import SparkSession, SQLContext

import hello

def execute_sql(sql_query):

return odps.sql(sql_query)

def create_spark_session():

conf = SparkConf().setAppName("myj").setMaster("yarn").set("spark.executor.memory", "8g").set("spark.executor.cores", "4")

spark = SparkSession

.builder

.config(conf=conf)

.getOrCreate()

return spark

if __name__ == '__main__':

# 创建一个名为"myj"的SparkSession对象

odps = create_spark_session()

odps.execute_sql = execute_sql

# 执行SQL语句

hello.hello1(odps)

```

3、配置运行参数：

在提交Spark作业时，通过--py-files参数指定需要引用的Python脚本路径。

示例命令如下：

```bash

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster python_script.py --py-files hdfs:///tmp/pyspark/hello.py

```

通过上述步骤，可以在Spark Python脚本中成功引用其他Python脚本，并在Spark作业中执行这些脚本中的函数。

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