在Python编译的时候加入bz2
Spark执行Python任务时因缺少bz2模块报错，原因是打包的Pythonzip未包含系统动态库libbz2.so。将系统该文件复制到Python源码Lib目录，重新编译并打包上传，即可正常导入bz2模块，解决Spark环境依赖缺失问题。
用Spark配合Python跑任务的时候，有时候会遇到一个挺让人头疼的报错：明明系统里好好的，一执行就提示No module named bz2。别急，这其实跟Spark的Python运行机制有关——问题不在系统，而在你打包的那个Python zip包里。
说起来，Spark为了分布式执行，需要把整个Python环境压缩成zip上传到HDFS。这时候你编译出来的Python（通常放在自定义目录，不影响系统自带的那份）默认是不带bz2模块的。bz2属于系统级动态链接库，系统自带的Python之所以能用，是因为它直接读取了系统的libbz2.so。但你打包进zip的Python，显然没包含这些so文件。
解决方法其实不复杂：把系统里已有的libbz2库文件找出来，塞进Python源码的Lib目录下，再重新编译一次就行。具体操作分两步走——
先用dpkg -L libbz2-1.0定位系统里libbz2.so相关文件的位置。然后把所有的libbz2.so*文件拷贝到你即将编译的Python源码目录下的Lib/目录里（注意是Python源码根目录下的Lib，不是安装后的Lib）。接下来回到Python源码根目录，执行常规编译流程：
cd Python-2.7.12
export PYTHON_ROOT=~/Python
./configure --prefix="${PYTHON_ROOT}" --enable-unicode=ucs4
make
make install
编译完成后，再用这个新生成的Python重新打包zip上传到HDFS，bz2模块就能正常import了。整个过程的关键就一句话：**把系统的动态库提前喂给编译过程**，别让它漏掉。
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