如何将Python连接到Spark会话并保持RDDs的Ali

Question

如何让一个小Python脚本钩住Spark的现有实例并对现有rdd执行操作？在

我正在Windows10上使用Spark的早期阶段，在“本地”实例上尝试脚本。我正在使用Spark的最新稳定版本（hadoop2.7的spark2.0.1）。我已经为hadoop2.7.3安装并设置了环境变量。我正在试用pysparkshell和使用Python的visualstudio2015社区。在

我正在尝试构建一个大型引擎，在这个引擎上我将运行单个脚本来加载、按摩、格式化和访问数据。我相信这是一种正常的方法，这不是火花点吗？在

总之，这是我迄今为止的经验。这通常是意料之中的。当我用Python构建一个小的Spark脚本并使用visualstudio运行它时，该脚本将运行、执行其任务并退出。在退出的过程中，它还退出了它使用的Spark上下文。在

所以我有以下想法：如果我在Pyspark中启动一个持久的Spark上下文，然后在每个Python脚本中设置SparkConf和SparkContext来连接到该Spark上下文呢？因此，在网上查找Pyspark的默认设置，我尝试了以下方法：

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("PySparkShell")
sc = SparkContext(conf = conf)

我启动了Pyspark。在visualstudio中的另一个脚本中，我将此代码用于SparkContext。我将一个文本文件加载到一个名为RDDFromFilename的RDD中。但脚本运行后，我无法访问pysparkshell中的RDD。在

如何启动一个持久的Spark上下文，在一个Python脚本中创建一个RDD，然后从后续的Python脚本访问该RDD？尤其是在窗户里？在

Answer 1

对于那些可能跟随的人：我最近发现了SnappyData。在

SnappyData还相当年轻，还有一些学习曲线，但它承诺要做的是创建一个持久的可变SQL集合，可以在多个Spark作业之间共享，并且可以作为RDD和DataFrame进行本机访问。它有一个作业服务器，您可以将并发作业转储到该服务器上。在

它本质上是GemFire内存数据库与位于同一个JVM中的Spark集群的组合，因此（当我能够很好地管理它时）我可以在没有单机瓶颈的情况下完成大型任务，也可以在另一个Spark程序在同一数据上运行时进行实时数据操作。在

我知道这是我自己的答案，但我可能不会把它标记为答案，直到我变得足够成熟，对它如何解决我的问题有了自己的看法。在