Pycharm中使用pyspark出现[WinError 2] 系统找不到指定的文件。

在pycharm中使用了pyspark后，由于自己乱操作（比如配置了JAVA、Hadoop、SPARK后又将他们删除），运行代码时出现了如下问题，不知道该怎么求解。

Traceback (most recent call last):
  File "E:\ps\pycharm\python-learning\eleventh try pyspark.py", line 9, in <module>
    sc = SparkContext(conf=conf)
         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "E:\ps\Lib\site-packages\pyspark\context.py", line 198, in __init__
    SparkContext._ensure_initialized(self, gateway=gateway, conf=conf)
  File "E:\ps\Lib\site-packages\pyspark\context.py", line 432, in _ensure_initialized
    SparkContext._gateway = gateway or launch_gateway(conf)
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "E:\ps\Lib\site-packages\pyspark\java_gateway.py", line 99, in launch_gateway
    proc = Popen(command, **popen_kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "E:\ps\Lib\subprocess.py", line 1026, in __init__
    self._execute_child(args, executable, preexec_fn, close_fds,
  File "E:\ps\Lib\subprocess.py", line 1538, in _execute_child
    hp, ht, pid, tid = _winapi.CreateProcess(executable, args,
                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

【相关推荐】

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7762037
• 你也可以参考下这篇文章：pycharm中使用pyspark
• 您还可以看一下 任大勇老师的PySpark机器学习从入门到精通课程中的 特征选取：卡方选择器小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: Pycharm 搭建pyspark开发环境中的 spark安装 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
  • spark下载

  下载地址

  http://spark.apache.org/downloads.html

  本次是搭建环境使用的官网已编译的版本，如需自己编译可参照官网自行编译，地址为 http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html

  • 验证spark是否安装成功

  (spark_demo)  shylin  ~/Desktop/work/spark_demo  cd ~/Downloads/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/bin
  (spark_demo)  shylin  ~/Downloads/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/bin  ./pyspark 
  Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54) 
  [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
  Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  2019-05-24 10:55:19 WARN  NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
  Setting default log level to "WARN".
  To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
  Welcome to
        ____              __
       / __/__  ___ _____/ /__
      _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
     /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.0
        /_/
  
  Using Python version 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018 19:50:54)
  SparkSession available as 'spark'.
  >>> 
  
  

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