Python环境安装

环境构建

默认采用conda 构建 python虚拟环境。

conda 使用

可以使用 anaconda 或 miniconda。
anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
miniconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

1. 下载，选一个喜欢的版本，我们以 anaconda为例。
2. 安装。 bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh。 conda要用azkaban运行账号装，或者装到一个 azkaban运行账号有权限的目录下，不然会有权限问题。

conda 创建虚拟环境

1. conda创建虚拟环境，并安装必要包。-c 后面是安装的python module, 其中指定了 python=3.9 不然可能会在后续 conda pack时失败。

   # -c 后面是安装的python module, 其中指定了 python=3.9 不然可能会在后续 conda pack时失败
   # 指定3.9，但是小版本会随时间变化，比如3.9.18 \ 3.9.17
   conda create -y -n pyspark_env -c conda-forge pyarrow pandas conda-pack python=3.9

2. 激活刚才的conda虚拟环境。第一次安装后激活可能报错，退出重进bash或者source activate。

   # 如果conda命令不能用，可以通过这个命令，临时刷新环境变量 
   # source /home/easyops/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
   conda activate pyspark_env

3. 安装自定义的包。

   # 可以使用conda install（不要混用 pip install，可能会有未知的问题），可以指定源
   conda install --file requiremnets.txt -c conda-forge
   ######## requiremnets.txt 内容如下
   pyarrow
   pandas
   numpy
   scipy
   scikit-learn
   statsmodels
   cvxopt
   cvxpy
   matplotlib
   seaborn
   pyecharts

4. 打包虚拟环境。用于后续spark提交时指定。

   conda pack -f -o pyspark_env.tar.gz

   此时会生成python的虚拟环境包。

环境部署

1. 上述conda 导出包拷贝到待部署的机器上。一般是Azkaban执行机。
2. 解压到指定的部署目录，/home/hadoop/python/bdms_py3.9_base/ ，这个目录需要提前创建。

   tar zxvf pyspark_env.tar.gz -C /home/hadoop/python/bdms_py3.9_base/

3. 增加软链。

   ln -s /home/hadoop/python/bdms_py3.9_base /home/hadoop/python/py_base

环境验证

1. 通过 ls查看解压后的环境是否正常。例如：

2. ls /home/hadoop/python/py_base/ -shlt

3. 通过 source /opt/work/pyspark_env/bin/activate 激活环境。

4. 通过 source /opt/work/pyspark_env/bin/deactivate 退出环境。

环境信息收集

用于将新部署的python环境注册到平台，从而用户可以在离线开发python节点编辑页面选择所需要的python环境。需联系运维人员进行相关操作。