如何在Spark Python脚本中引用其他Python脚本？

要在Spark Python脚本中引用另一个Python脚本，可以通过以下步骤实现：

1、在Spark Python脚本中导入外部Python脚本：

首先确保你要引用的Python脚本（例如hello.py）已经存在并包含你需要的函数或类。

在Spark Python脚本中使用import 语句来引用这个外部脚本，如果hello.py 中有一个名为hello1 的函数，可以在Spark脚本中这样引用：

```python

import hello

```

2、调用外部脚本中的函数：

在Spark Python脚本中，可以直接使用外部脚本中定义的函数或类，调用hello1 函数可以如下进行：

```python

hello.hello1(odps)

```

3、配置运行参数：

在提交Spark作业时，需要通过配置参数来指定外部脚本的位置，这可以通过--py-files 参数来实现，如果hello.py 位于HDFS路径hdfs:///tmp/pyspark/hello.py，那么在提交作业时可以这样配置：

```bash

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --py-files hdfs:///tmp/pyspark/hello.py your_script.py

```

以下是一个完整的示例：

Spark Python脚本示例（your_script.py）

from pyspark.sql import SparkSession
import hello
def main():
    spark = SparkSession.builder 
        .appName("MyApp") 
        .getOrCreate()
    # 调用外部脚本中的函数
    hello.hello1(spark)
if __name__ == "__main__":
    main()

外部Python脚本示例（hello.py）

def hello1(spark):
    sql_str = """SELECT * FROM my_table"""
    df = spark.sql(sql_str)
    df.show()

提交作业命令

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --py-files hdfs:///tmp/pyspark/hello.py your_script.py

通过上述步骤，你可以在Spark Python脚本中成功引用并使用外部Python脚本的功能。