擅长:python、mysql、java
<p>我刚发现<code>conda-pack</code>似乎直接解决了这个问题</p>
<p><a href="https://github.com/conda/conda-pack" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/conda/conda-pack</a></p>
<blockquote>
<p><code>conda-pack</code> is a command line tool for creating relocatable conda
environments. This is useful for deploying code in a consistent
environment, <strong>potentially in a location where python/conda isn't
already installed</strong>.</p>
</blockquote>
<p>文档:<a href="https://conda.github.io/conda-pack/" rel="nofollow noreferrer">https://conda.github.io/conda-pack/</a></p>
<p><strong>用例</strong>:</p>
<ul>
<li><strong>将应用程序与其环境绑定以进行部署</strong></li>
<li>打包conda环境以便在上部署时与Apache Spark一起使用
纱线(请参阅此处了解更多信息)。在</li>
<li>打包conda环境以便在Apache YARN上部署。一种方法是使用Skein。在</li>
<li><strong>归档处于正常工作状态的环境</strong>。在</li>
</ul>
<p><strong>更新</strong>:我们的一些其他PySpark应用程序正在一个所有Hadoop节点(NFS挂载)上可用的位置上使用<code>conda</code>环境,它在一些没有大量依赖关系的conda环境中工作得非常好。在</p>