在使用PySpark开发时，需要在本地安装Hadoop和Spark环境，并进行一定的配置才能正常使用。

搭建环境

本次使用的环境版本为hadoop3.2.1和spark3.0.2

1. 安装JDK

推荐安装Jdk8（过程略）

2. 安装hadoop

1. 下载hadoop,推荐使用国内镜像
2. 解压到本地，路径不能包含空格！
3. 配置环境变量HADOOP_HOME
   ，并在PATH
   中增加%HADOOP_HOME%\bin
   
4. 在cmd中测试安装是否成功

3. 安装spark

1. 下载Spark：spark-3.0.2-bin-hadoop3.2.tgz，推荐使用国内镜像
2. 解压到指定路径，路径不能包含空格！
3. 配置环境变量，配置SPARK_HOME
   ，并且在PATH
   中添加%SPARK_HOME\bin%
   
4. 在命令行测试是否安装成功

4. 安装python

1. 推荐安装python3，这里使用python3.9

5. 下载winutils

1. 下载地址：https://codechina.csdn.net/mirrors/cdarlint/winutils
2. 选择需要的版本,将相关文件复制到本地的%HADOOP_HOME%\bin下面

6. 安装pyspark、findspark

1. 使用pip安装pyspark和findspark

pip install pyspark findspark

7. 测试第一个pyspark程序

import findspark
findspark.init()
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local","first app")
data = sc.textFile("../datas/test.txt")
count = data.count()
print(count)

8. 配置pyspark访问hive

1. 将被访问的hadoop集群中的相关配置文件复制到本地hadoop集群中，具体文件是$HADOOP_HOME/etc/hadoop/下的yarn-site.xml、core-site.xml、hdfs-site.xml、hadoop-env.sh、mapred-site.xml、workers
   
2. 将$HADOOP_HOME/etc/hadoop/下的相关文件复制到本地%SPARK_HOME%\conf下，具体文件有yarn-site.xml、core-site.xml和hdfs-site.xml
   

9. 测试windows下的pyspark访问hive

1. 测试程序

import findspark
findspark.init()

from pyspark.sql import SparkSession
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

spark = SparkSession.builder.master("local[*]")\
    .appName("test").enableHiveSupport().getOrCreate()
read_df=spark.sql("select * from test1")
read_df.show()

1. 测试结果

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