pyspark最新版本适配python哪个版本|极客笔记

pyspark最新版本适配python哪个版本

Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，而PySpark则是Spark的Python API。它允许开发者使用Python语言来编写Spark应用程序，实现大数据处理和分析。在使用PySpark时，我们常常需要了解PySpark的最新版本适配的Python版本是哪个，以确保我们的开发环境能够正常运行。本文将详细介绍PySpark最新版本适配的Python版本，希望能对大家有所帮助。

PySpark的最新版本

首先，让我们来了解一下PySpark的最新版本是什么。截止到撰写本文时（2021年11月），PySpark的最新版本是3.1.2。这个版本为PySpark带来了一些新的功能和改进，同时修复了一些bug，提高了整体性能和稳定性。

PySpark支持的Python版本

PySpark的兼容性通常是针对Python的特定版本进行的。在选择PySpark的版本时，我们需要了解当前版本适配的Python版本范围，以确保我们的开发环境能够正常运行。下面是PySpark 3.1.2支持的Python版本：

Python 3.6
Python 3.7
Python 3.8
Python 3.9

从上面的列表中可以看出，PySpark 3.1.2支持Python 3.6到Python 3.9这几个版本。如果我们使用这些Python版本中的任何一个，都可以顺利运行PySpark 3.1.2。

PySpark示例代码

接下来，让我们来看一段PySpark的示例代码，以检查我们的PySpark环境是否正常运行。以下是一个简单的示例代码，用于计算一组数字的平均值：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PySparkExample").getOrCreate()

# 创建一个包含数字的RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

# 计算平均值
mean = rdd.mean()

print("Mean: ", mean)

# 停止SparkSession
spark.stop()

在这段示例代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用parallelize方法创建了一个包含数字的RDD。接下来，我们调用mean方法计算RDD中数字的平均值，并将结果打印出来。最后，我们停止了SparkSession。