pysparkutils/jupyter-pyspark

pysparkutils

配置了PySpark内核、Livy服务器和SparkMagic插件的Jupyter Notebook镜像，用于便捷开展PySpark数据处理与分析工作。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：pysparkutils仓库类型：镜像最近更新：5 年前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

PySpark专用Jupyter Notebook镜像

镜像概述

基于python:3.7镜像构建，集成PySpark内核、Livy服务器与SparkMagic插件的预配置Jupyter Notebook环境，旨在简化PySpark开发与数据分析的环境搭建流程，让用户可快速投入数据处理工作。

核心功能

预配置PySpark内核，支持直接创建PySpark类型的Notebook
集成Livy服务器，提供REST API接口提交Spark作业
包含SparkMagic插件，支持在Notebook中执行SQL查询、查看作业信息等操作
内置Java 8、Spark 2.4.7及Livy 0.7.1，无需手动安装依赖

使用场景

数据分析师快速进行PySpark数据探索与处理
开发人员测试PySpark代码片段或原型验证
教学场景中演示PySpark与Jupyter Notebook的结合使用

配置说明

Jupyter Notebook配置

python
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = ''
c.NotebookApp.password_required = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.port_retries = 50
c.NotebookApp.token = ''
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.notebook_dir = 'notebook'
c.NotebookApp.pylab = 'disabled' ## 需在Notebook中使用%pylab或%matplotlib启用matplotlib

依赖版本

Java版本：Java 8 adoptopenjdk
Spark版本：2.4.7（来自Apache官方源）
Livy版本：0.7.1（来自Apache官方源）

环境变量

bash
ENV SPARK_HOME=/opt/spark
ENV PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3
ENV LIVY_HOME=/opt/livy
ENV PATH包含SPARK_HOME/bin、SPARK_HOME/sbin及LIVY_HOME/bin

部署示例

快速启动

bash
docker run -it -p 8888:8888 --name pyspark-jupyter pysparkutils/jupyter-pyspark

启动后，在浏览器访问localhost:8888即可进入Notebook界面。

基本使用步骤

创建新的Notebook并选择PySpark内核
尝试执行以下操作验证环境：
- 输入%%help查看SparkMagic帮助
- 执行SQL查询：
```
sql
%%sql -o query1
SELECT 1, 2, 4
```
- 输入%%info查看作业信息

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 jupyter-pyspark 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/pysparkutils/jupyter-pyspark:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull pysparkutils/jupyter-pyspark:<标签>

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