Python的pyspark无法编译通过，如何解决？

Traceback (most recent call last):
File "D:\Python-learn\pyspark基础准备.py", line 13, in
sc = SparkContext(conf=conf)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\Python-learn\venv\Lib\site-packages\pyspark\context.py", line 195, in init
SparkContext._ensure_initialized(self, gateway=gateway, conf=conf)
File "D:\Python-learn\venv\Lib\site-packages\pyspark\context.py", line 417, in _ensure_initialized
SparkContext._gateway = gateway or launch_gateway(conf)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "D:\Python-learn\venv\Lib\site-packages\pyspark\java_gateway.py", line 99, in launch_gateway
proc = Popen(command, **popen_kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Programs\Python\Lib\subprocess.py", line 1024, in init
self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,
File "C:\Programs\Python\Lib\subprocess.py", line 1493, in _execute_child
hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

该回答引用ChatGPT
根据错误信息，这个问题可能是由于系统找不到指定的文件而导致的。具体来说，可能是在启动PySpark时，系统无法找到Java或Spark的安装路径。
解决这个问题的方法是确保Java和Spark已经正确安装，并且在环境变量中已经设置了正确的路径。如果您已经安装了Java和Spark，可以尝试以下步骤：
1. 检查Java和Spark的安装路径是否正确，并确保它们已经添加到了系统的环境变量中。
2. 检查Python中是否已经正确安装了PySpark。可以使用以下命令来安装：

pip install pyspark

3. 确保您的Python版本与PySpark兼容。可以在PySpark的官方文档中查看兼容性信息。
4. 如果您使用的是Windows系统，可以尝试在命令行中运行以下命令，以确保Java和Spark已经正确安装：

java -version
spark-shell

如果以上步骤都没有解决问题，您可以尝试重新安装Java、Spark和PySpark，并确保所有的路径都正确设置。如果问题仍然存在，您可以尝试在PySpark的官方论坛或GitHub页面上寻求帮助。

一般这种情况都是缺少依赖

从你提供的错误信息来看，是说找不到文件，检查下第13行，sc = SparkContext(conf=conf)那里的conf传入的路径是否正确，一般这个错误就是文件路径的问题导致的，修改即可。

你为什么要用中文命名？

img

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
这个错误可能是由于缺少Java环境变量或者Java未正确安装导致的。你可以尝试执行以下步骤：

  1. 确认你的Python和Java均为64位版本，如果不匹配则安装匹配的版本。

  2. 确认Java环境变量是否已正确配置，可以在命令行中输入java -version查看Java版本。如果未配置，可以参考以下步骤配置：

    • 打开计算机属性，点击高级系统设置。

    • 在系统属性中点击“环境变量”。

    • 在系统变量中点击新建，添加变量名为“JAVA_HOME”，变量值为Java安装路径。

    • 在系统变量中找到“Path”，编辑变量值，在最后添加“;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;”。

  3. 如果以上步骤未解决问题，可以尝试重新安装Java和PySpark。

以下是一个简单的PySpark程序示例，你可以根据自己的情况适当修改。

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("myAppName")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
print(rdd.collect())

sc.stop()

如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

pyspark遇到问题已经解决问题的全过程
可以借鉴下，
https://blog.csdn.net/weixin_56786688/article/details/127261007