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Instalación de Spark y SparkSession

Instala Apache Spark localmente, configura PySpark, configura SparkSession y verifica tu instalación

Instalación de Spark y SparkSession

Antes de escribir código Spark, necesitas una instalación funcional. Esta guía cubre la instalación de Spark localmente, la configuración de PySpark y la comprensión del punto de entrada SparkSession.

Prerrequisitos

Java 8/11/17: Spark se ejecuta en la JVM. Instala OpenJDK.
Python 3.8+: Requerido para PySpark.
pip: Administrador de paquetes de Python.

bash

# Verificar prerrequisitos
java -version
python --version
pip --version

ℹ️Note

Spark 3.5.x requiere soporte Java 17 (se ejecuta en Java 8/11/17). Spark 3.4 y anteriores funcionan mejor con Java 11.

Instalando Spark

Opción 1: Usando pip (solo PySpark)

La forma más sencilla de empezar con PySpark:

bash

pip install pyspark

Esto instala PySpark y un runtime de Spark preconstruido. No se necesita descarga separada de Spark.

Opción 2: Instalación Manual

Descarga de spark.apache.org/downloads.html.

bash

# Extraer Spark
wget https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz
tar -xzf spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz
sudo mv spark-3.5.1-bin-hadoop3 /opt/spark

# Establecer variables de entorno
echo 'export SPARK_HOME=/opt/spark' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Verificar Instalación

bash

# Ejecutar shell Spark
pyspark

# O ejecutar una prueba rápida
spark-submit --version

✅Success

Ejecutar pyspark lanza una sesión Spark interactiva. ¡Estás listo para escribir código Spark!

SparkSession

SparkSession es el punto de entrada unificado para toda la funcionalidad de Spark. Reemplaza SparkContext, SQLContext y HiveContext de versiones anteriores.

Creando una SparkSession

python

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("MyFirstApp") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4") \
    .config("spark.executor.memory", "2g") \
    .getOrCreate()

ℹ️Note

getOrCreate() reutiliza una SparkSession existente si hay una, evitando errores al ejecutar en el shell Spark o entornos de notebook donde una sesión ya puede estar activa.

Principales Opciones de Configuración

Clave de Configuración	Predeterminado	Descripción
`spark.app.name`	(ninguno)	Nombre de la aplicación para UI
`spark.master`	`local[*]`	URL del clúster o `local[N]`
`spark.sql.shuffle.partitions`	`200`	Particiones para shuffles
`spark.executor.memory`	`1g`	Memoria por ejecutor
`spark.driver.memory`	`1g`	Memoria para driver
`spark.executor.cores`	`1`	Núcleos por ejecutor
`spark.sql.adaptive.enabled`	`true`	Optimización AQE

Modo Local

Para desarrollo y pruebas, usa el modo local:

python

# Usar todos los núcleos disponibles
spark = SparkSession.builder \
    .appName("LocalMode") \
    .master("local[*]") \
    .getOrCreate()

# Usar exactamente 4 núcleos
spark = SparkSession.builder \
    .appName("LocalMode") \
    .master("local[4]") \
    .getOrCreate()

⚠️Warning

El modo local ejecuta todo en una sola JVM. Es excelente para aprender y pruebas pequeñas pero no simula el comportamiento distribuido real. Las condiciones de carrera o errores de serialización pueden aparecer solo en modo clúster.

Métodos de Configuración de PySpark

Usando el método config()

python

spark = SparkSession.builder \
    .appName("ConfigExample") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "50") \
    .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \
    .getOrCreate()

Usando un diccionario de configuración

python

conf = {
    "spark.sql.shuffle.partitions": "50",
    "spark.sql.adaptive.enabled": "true",
    "spark.executor.memory": "4g",
    "spark.driver.memory": "2g"
}

spark = SparkSession.builder \
    .appName("DictConfig") \
    .config(map=conf) \
    .getOrCreate()

Usando spark-defaults.conf

Crea $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf:

spark.master                     yarn
spark.executor.memory            8g
spark.driver.memory              2g
spark.sql.shuffle.partitions     200
spark.sql.adaptive.enabled       true

Verificando SparkSession

python

# Verificar que la sesión Spark funciona
print(spark.version)
print(spark.sparkContext.defaultParallelism)

# Prueba de cordura simple
df = spark.range(1, 100)
print(df.count())

Configuración Específica de Entorno

Google Colab / Jupyter

python

!pip install pyspark

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ColabDemo") \
    .master("local[*]") \
    .getOrCreate()

Databricks

Los notebooks de Databricks tienen una variable spark preconfigurada. No se necesita configuración.

python

# Databricks — spark ya existe
display(spark.range(10))

Docker

bash

docker run -it --rm \
  -p 8888:8888 \
  -v $(pwd):/home/jovyan/work \
  jupyter/pyspark-notebook

Problemas Comunes de Instalación

Problema	Solución
`java not found`	Instala JDK 8/11/17 y establece `JAVA_HOME`
`Py4JJavaError`	Incompatibilidad de versión entre PySpark y Spark
`OutOfMemoryError`	Aumenta `spark.driver.memory`
`ModuleNotFoundError: pyspark`	Activa entorno virtual o reinstala
Advertencia `HADOOP_HOME`	Establece `HADOOP_HOME` o ignora en Windows sin Hadoop

Conclusiones Clave

Instala PySpark mediante pip install pyspark para la configuración más rápida
SparkSession es el punto de entrada unificado para todas las APIs de Spark
local[N] se ejecuta en N núcleos en una sola JVM para desarrollo
La configuración se puede establecer programáticamente o mediante archivos de configuración
Diferentes entornos (Colab, Databricks, Docker) tienen pasos de configuración específicos

Preguntas de Práctica

¿Cuál es la diferencia entre SparkContext y SparkSession?
¿Qué significa master("local[*]")?
¿Cómo se establece la cantidad de memoria asignada a cada ejecutor?
¿Cuál es el propósito de getOrCreate() vs create()?
¿Cómo configuraría el número de particiones de shuffle?
¿Qué métodos de instalación están disponibles para PySpark?
¿Por qué podría ocurrir un Py4JJavaError?
¿Cómo se verifica qué versión de Spark se está ejecutando?
¿Qué variables de entorno se necesitan para una instalación manual de Spark?
¿Cómo difiere la configuración de Spark en spark-defaults.conf de la configuración programática?

Progreso30%

Arquitectura Spark

Introducción a los RDDs

Contenido del Curso

1. Introducción al Big Data 2. Arquitectura Spark 3. Instalación de Spark y SparkSession 4. Introducción a los RDDs 5. Transformaciones RDD 6. Acciones RDD 7. Fundamentos de DataFrames 8. Operaciones con DataFrame 9. Fundamentos de Spark SQL 10. Proyecto Principiante: Análisis de Viajes en Taxi de NYC