在PySpark程序中使用Python第三方库
PySpark作业往往需要借助Python第三方库来增强数据处理和分析能力。本文档详细介绍了如何利用Conda和PEX这两种方法，有效地将这些库集成到Serverless Spark环境中，确保作业在分布式计算场景下的稳定性和灵活性。
如何创建基于MaxCompute引用Python脚本的Spark任务
概述本文为您介绍Dataphin如何创建基于MaxCompute引用Python脚本的Spark任务。详细信息1.编写Python脚本（注：脚本中需根据Spark版本初始化Spark context，详情可参考MaxCompute关于PySpark的官方文档）2.上传该Python脚本至Dataph...
如何在DataWorks上调用Python的API运行Spark作业。
PySpark可直接调用Python的API运行Spark作业，PySpark作业需在特定Python环境中运行。EMR默认支持使用Python，若EMR支持的Python版本无法运行PySpark作业，则您可参考本实践配置可用的Python环境并在DataWorks上运行PySpark作业。
通过Python SDK开发Spark应用
本文主要介绍如何通过Python SDK提交Spark作业、查询Spark作业的状态和日志信息、结束Spark作业以及查询Spark历史作业。
DataWorks百问百答35：有哪些odps spark的主python样例？
odps spark节点不仅可以使用java代码进行数据处理，也可以使用python进行数据处理。注意：由于python资源是针对Python udf进行开发，其所能获取到的直接依赖的三方包非常有限，故而python资源使用局限性比较大，很多三方包在python资源里都没有支持，自定义添加步骤、操作繁复。python资源引用三方依赖可仿照此文档：https://yq.aliyun.com/art....
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