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一分钟内部署jupyterlab + pyspark2 + hive，前提是spark2是可以在yarn上正常运行的。
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最近甲方打着滚的向乙方要求装 jupyterlab，然后还要用spark2，所以，也是没辙，谁让人家是金主爸爸呢。搁我自己是绝不想在生产集群里装jupyter的。Terminal潜在危险性还是有的，按说是不符合甲方的安全小组规定的，但是业务小组又哭闹说没有不行，就看上jupyter的代码提示了，说什么也得要，我能怎么办呢。其实你一年也写不了1000行python，要代码提示干吗使呢，哎。
其实这样的甲方还算好的，后面讲一个更不好的甲方。
集群环境
CDH 5.14.0 自带的 Hive 1.1.0
Spark 2.1.3 Apache版本
Jupyterlab in Anaconda3
按照spark2官方说法，spark2.x开始，仅支持hive 1.2.x以上版本，但实际使用中验证也可以支持hive 1.1.x版本。但 2.3是绝无可能用 1.1.x版本的，而CDH系统又不能升级到6，所以这块甲方也只能妥协了，用2.1.3版本，另：CDH5自带版本是1.6的。
anaconda下载官方的安装包就可以了，我直接装在了/opt/anaconda3下面。
打开 spark/conf/spark-env.sh 输入如下
export PYSPARK_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/python export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/jupyter-lab export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=' --ip=172.16.191.30 --port=8890'
使用conda或spark命令安装sparkmagic及ipykernel 4.9.0
pip install sparkmagic pip/conda install ipykernel==4.9.0
因为ipykernel 5.x跟sparkmagic不兼容，会报一个future的exception，需要使用4.9.0才可以
https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic/issues/492
然后，就没有然后了。
运行 pyspark2 --master yarn 就可以直接启动基于yarn的jupyterlab了。
直接就启动 jupyterlab 了
------------------甲方恶行录----------------
前几天去给一个公司讲了一下 bigtop 如何打包编译hadoop生态，该公司是给某国企做外包项目的，这个甲方有多无聊加变态呢，一句话表述一下。
Hadoop生态系列要全部汉化并打包成发行版，包括log4j记的日志，内容也得是中文，如果甲方再进一步，那就得是把java语言用易语言重写一遍了。