delta-lake搏斗记录

——在调试delta-lake的时候遇到大大小小各种可怕并且难以解决的奇怪问题特此记录：

                     写在最前面：

delta-lake项目中关于spark，hadoop，delta-core各种相关的版本配置对于新手来说十分头疼，在搜索各类资源之后，他的官方发布网址是开发delta-lake相关内容必备的

     https://github.com/delta-io/delta/releases

链接

在这个网站中是官方发布的版本历史，相关的版本匹配信息，以及各个版本官方不太详细的使用手册都可以再此找到。
建议使用的是Delta Lake 1.0.0以后，也就是对应Apache Spark 3.1之后，应为在此之后才支持python去安装delta-spark。

一.本地单节点运行中的问题

问题1：

一个容易忘记的环境变量的添加：

当遇到如下问题的时候可以尝试添加以下环境变量解决：

在添加以下PYSPARK_PYTHON之后可能可以解决：

可以看到他正常运行拉。

问题2：

No FileSystem for scheme “D”：

这实际上是一个常见的问题，往往能到遇到这个问题的时候离开成功提交第一个作业以及不远了。
在网上有不同的解释，但就此也记录在此贴中。
在提交作业的时候一开始我的写法是：

spark-submit --packages "io.delta:delta-core_2.12:1.0.1" D:/spark/test.py

此时出现报错，经过纠正正确的写法应该是：

spark-submit --packages "io.delta:delta-core_2.12:1.0.1" file:///D:/spark/test.py

为了保险起见在脚本中的路径最好也这样写。

问题3：

在提交的代码中这个所谓的delta-core中到底些什么版本：

在一开始运行作业的时候，由于目前delta-lake相关的可读性较高的新手帖子较少，在装配spark，hadoop等等的时候版本配置研究花费了不少时间。到了提交作业的时候delta-core的版本又成了拦路虎。对此就这个问题进行一个不严谨的解答。
delta-core和spark具有比较强的联系性，在根据官方文档第一次运行delta-lake依赖的spark时候，也就是以下语句(根据spark版本选择一个大概的delta-core去运行，比如spark3.1就改为core_2.12:1.0.0【根据开头的文档选择】)的时候：

pyspark --packages io.delta:delta-core_2.12:2.2.0 --conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension" --conf "spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog"

或者之后运行正常的时候，在启动的时候都会出现一个路径（打码部分为用户名）：

打开这个路径（C:\Users\用户名.ivy2）可以发现这个文件夹里面有相关的包，似乎下载的内容，或者安装时候自己安装的delta-core就在此处【至于是安装的时候产生的还是第一次运行的时候下载的时候产生的，本人还不是很明确，但显然这些文件是与这个问题相关的】：

因此使用的时候应该在这些自己有的包中选择，而不是随意网上抄一段带码运行。
比如：可能会搜到的一个教程是教程
其中的提交任务代码是：

笔者一开始就按这个方式运行，浪费了不少时间。值得一提的是，在交互式运行的时候，也就是pyspark shell命令行方式运行而不是submit方式运行的时候似乎不会对此问题报错。

问题4：

：WARN SparkEnv: Exception while deleting Spark temp dir:
：ERROR ShutdownHookManager: Exception while deleting Spark temp dir:

无论在命令行模式运行或者提交任务方式模式运行的时候，都遇到了这个错误，网络上的解决方案较多，但似乎都比较复杂。
这个错误对代码运行的过程中似乎并没有什么实际的影响，但是对于电脑环境似乎会起到恶化作用。首先在临时文件文件夹（在报错中也会显示，这里是C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp）中每运行一次会产生一个关于spark的临时文件，占用储存。

此外，当他存储到一定数量的时候似乎会有几率导致pyspark运行失败【具体原因不明】。
目前解决方案是手动删掉，相关比较靠谱的网页链接也附上解决方案1，
解决方案2 ，讨论。若网友们有比较简单且可靠的解决方案可在评论区分享以下，tks。

二.虚拟机运行中的问题与记录

Note1：

：首先记录一下在windows单节点上运行成功之后，在linux虚拟机上首次运行的画面

在虚拟机上我用anaconda环境创建了两个虚拟环境，一个是base，另一个是pyspark，这里为了记录利用base（实际时使用了另建立的pyspark环境）环境运行一下来获得首次运行的画面从而记录一下现象：

----更新中 2023-02-20

学不懂，弃更了（2023-04-09）