最近公司计算有用到Spark，就简单尝试了解了一下如何快速配置环境。

docker run -itd --name jpspark -p 8888:8888 -p 4040:4040 -v /home/emperinter/spark:/home/jovyan/work --user root -e NB_GID=100 -e GRANT_SUDO=yes jupyter/pyspark-notebook:latest

• 8888对应jupyter地址

• 4040对应spark查看地址

• --user root 和 GRANT_SUDO=yes 保证有root操作权限可以自定义添加一些东西

文件读取操作还是在docker中的家目录上/home/jovyan

• 查看地址

docker logs -f jpspark

• 配置Pycharm

• 下载ElasticSearch的jar依赖包(注意和elasticsearch的版本匹配上): https://www.elastic.co/cn/downloads/hadoop

• How To Write Apache Spark Data to ElasticSearch Using Python
• Write-to-Elasticsearch-from-Pyspark
• Spark Schema、Hive和Python的数据类型关系，以及Pyspark数据类型详解
• Create PySpark dataframe from dictionary
• 官方教程
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/34901558 | 数据读取和写入
• https://blog.51cto.com/u_15668366/5412243 | 文件读写

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