这篇文章将为大家详细讲解有关PyCharm+PySpark如何配置远程调试的环境，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Version ：Spark 1.5.0、Python 2.7.14
1. 远程Spark集群环境
首先Spark集群要配置好且能正常启动，版本号可以在Spark对应版本的官方网站查到，注意：Spark 1.5.0作为一个比较古老的版本，不支持Python 3.6+；另外Spark集群的每个节点的Python版本必须保持一致。这里只讲如何加入pyspark远程调试所需要修改的部分。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中添加一行：
export PYSPARK_PYTHON=/home/hadoop/anaconda2/bin/python2
这里的Python路径是集群上Python版本的路径，我这里是用的anaconda安装的Python2，所以路路径如上。正常启动Spark集群后，在命令行输入pyspark后回车，能正确进入到pyspark shell。
2. 本地PyCharm配置
首先将Spark集群的spark-1.5.0部署包拷贝到本地机器，并在/etc/hosts(Linux类机器)或C:\Windows\System32….\hosts(Windows机器)中加入Spark集群Master节点的IP与主机名的映射；本地正确安装Spark集群同版本Python；
安装py4j
添加spark-1.5.0/python目录
新建一个Python文件Simple，编辑Edit Configurations添加SPARK_HOME变量
写一个类似下面的简单测试程序
重庆分公司
重庆分公司
# -*- encoding: UTF-8 -*-
# @auther:Mars
# @datetime:2018-03-01
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("spark://master:7077","Simple APP")
logData = sc.textFile("hdfs://master:9000/README.md").cache()
numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()
print("Lines with a: %i, lines with b: %i"%(numAs, numBs))
sc.stop()运行可以得到看到下图，就OK了~
切记，1）本地与Spark集群的版本要一致；2）程序中不要用IP地址
关于“PyCharm+PySpark如何配置远程调试的环境”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
