### PyCharm 搭建 Spark 开发环境与首个 PySpark 程序实现
#### 一、PyCharm 搭建 Spark 开发环境
##### 环境准备：
在进行开发前，首先需要确保以下环境配置到位：
- **操作系统**：Windows 7
- **Java版本**：1.8.0_74
- **Scala版本**：2.12.6
- **Spark版本**：2.2.1
- **Hadoop版本**：2.7.6
这些工具和环境的版本选择是为了保证开发环境的一致性和兼容性。特别是Spark与Hadoop的版本搭配尤为重要，不同的Spark版本可能支持不同版本的Hadoop。
##### 配置步骤：
1. **配置环境变量**：确保`JAVA_HOME`, `HADOOP_HOME`, `SPARK_HOME`等环境变量已正确配置。这一步骤对于Spark的正常运行至关重要。
2. **安装 PyCharm**：选择专业版PyCharm，它提供了更多的插件支持和代码编辑功能，非常适合于大数据和机器学习项目的开发。
3. **配置 PyCharm 的 Spark 解释器**：一种常见的方式是在程序中手动设置环境变量，例如：
```python
import os
import sys
os.environ['SPARK_HOME'] = 'C:\\xxx\\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7'
sys.path.append('C:\\xxx\\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7\\python')
```
另一种方法是在PyCharm的`Edit Configuration`中添加环境变量。但这两种方法都无法提供良好的代码补全功能。
4. **集成 PySpark 到 Python 安装路径**：将`pyspark`包复制到Python的安装目录下，具体来说，应该是Python的`Lib\site-packages`目录。这样，PyCharm就能够识别到PySpark库，并且能够提供代码补全等功能。
5. **测试配置**：在PyCharm中创建一个新的Python脚本，尝试导入`pyspark`库，如果没有任何错误提示，并且有代码补全功能，则说明配置成功。
#### 二、编写第一个 PySpark 程序
##### 数据准备与需求分析：
本节将演示如何使用PySpark处理一个实际的数据集——马德里空气质量数据（2001-2018）。目标是根据历史数据统计出每个月平均的PM10指标值。
1. **数据集**：`AirQualityinMadrid(2001-2018)`数据集包含每年的CSV文件。
2. **需求**：计算2001年至2017年每年每个月的平均PM10浓度。
##### 实现步骤：
1. **创建 SparkSession**：需要创建一个`SparkSession`对象，这是所有Spark功能的基础。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
```
2. **读取 CSV 文件**：遍历所有年份的CSV文件，并使用`spark.read.csv()`方法加载数据。
```python
air_quality_data_folder = "C:/xxx/spark/air-quality-madrid/csvs_per_year"
df_array = []
years = []
for file in os.listdir(air_quality_data_folder):
if '2018' not in file:
year = re.findall("\d{4}", file)
years.append(year[0])
file_path = os.path.join(air_quality_data_folder, file)
df = spark.read.csv(file_path, header="true")
df_array.append(df)
```
3. **数据预处理**：对读取的数据进行必要的预处理，包括提取年月信息、过滤数据等。
```python
df1 = df.withColumn('yyyymm', df['date'].substr(0, 7))
df_final = df1.filter(df1['yyyymm'].substr(0, 4) == year[0]).groupBy(df1['yyyymm']).agg({'PM10': 'avg'})
```
4. **计算结果**：统计每月的平均PM10浓度，并打印结果。
```python
pm10_months = [0] * 12
for df in df_array:
for i in range(12):
rows = df.filter(df['yyyymm'].contains('-' + str(i + 1).zfill(2))).first()
pm10_months[i] += (rows[1] / 12)
years.sort()
print(years[0] + '-' + years[len(years) - 1] + '年，每月平均PM10统计')
m_index = 1
for data in pm10_months:
print(str(m_index).zfill(2) + '月份: ' + '||' * round(data))
m_index += 1
```
5. **运行程序**：确保所有依赖都已正确安装并配置后，在PyCharm中运行此脚本。
通过上述步骤，我们不仅完成了PyCharm中的Spark开发环境搭建，还实现了第一个PySpark程序。这为后续更复杂的大数据分析任务打下了坚实的基础。
