作者：厦门大学计算机系林子雨副教授
为什么要安装Anaconda呢？《大数据技术原理与应用（第5版）》第8章 向量数据库Milvus的编程实践采用的是Python语言。第11章 Spark，是采用PySpark和Python编程语言。Spark要求Python的版本必须是3.11及以上版本，但是，Ubuntu24.04内部自带的Python版本是3.7，不符合Spark的要求，因此，需要额外单独安装3.11版本的Python，这里采用安装Anaconda的方式来安装Python。因此，这里安装Anaconda3是为了满足第8章和第11章的学习要求。需要注意的是，Anaconda3只要安装一次就可以，如果在学习第8章的时候，按照本网页教程安装了Anaconda3，那么，到了第11章Spark的时候，就不需要重复安装Anaconda3（因为第11章Spark的教程网页中也包含了Anaconda3的安装内容）。
Anaconda是基于Python的数据处理和科学计算平台，它内置了Python和许多非常有用的第三方库。安装Anaconda就相当于把Python和一些常用的库（如NumPy、pandas、MatplotLib等）自动安装好了。Linux操作系统中已经默认自带了Python环境，但是，没有关系，我们依然可以同时安装Anaconda，而且安装Anaconda后，也不会影响Linux操作系统已经自带的Python。
由于访问国外Anaconda网站速度较慢，所以我们一般选择国内的镜像网站进行下载，这里可以选择下载Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh。可以到《大数据技术原理与应用（第5版）》教材官网的“下载专区”的“软件”目录下去下载。或者也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：ziyu）。进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh文件，下载到本地。
在Linux终端中执行以下命令安装Anaconda。
cd /home/hadoop/Downloads #假设安装文件在这个目录下
sh ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh执行上述命令后，会出现界面（如下图所示），要求阅读许可文件，用户可以按“Enter”键开始阅读许可文件；许可文件比较长，用户可以按空格键向下翻页；当出现“Do you accept the license terms? [yes|no]”时，输入“yes”即可。
当出现设置安装路径提示时（如下图所示），可以自行设置一个路径，也可以选择默认的路径“/home/
hadoop/anaconda3”。如果选择默认路径，则可以直接按“Enter”键。
由于Anaconda是国外软件，后期安装Anaconda其他模块时，都需要访问国外网站下载文件，速度很慢，因此，我们可以选择更改Anaconda的数据源，从而加快访问速度，具体需要执行以下命令新建一个.condarc文件。
vim ~/.condarc然后在该文件中输入以下内容并保存。
channels:
- conda-forge
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud在Linux终端内执行python命令（见图3-51），可以看到当前的Python版本信息，使用“which python”命令可以查看当前系统默认使用的Python的路径信息。
Python 3.7.0这个版本太低，会与本书后面安装的Spark 4.2.0存在兼容性问题，所以安装结束后，需要额外安装可与Spark 4.2.0兼容的Python 3.11。用户可以在anaconda3目录下执行以下命令安装Python 3.11。
conda activate
conda create -n pyspark python=3.11上面命令中“pyspark”是我们给这个版本的Python环境起的名字。当安装过程出现“Proceed ([y]/n)?”的询问时，输入“y”即可。
安装Python 3.11结束以后，可以把Python环境切换到PySpark，命令如下。
conda activate pyspark然后执行以下命令测试是否切换成功。
python如果切换成功，会显示如下图所示的结果。
执行以下命令退出Python环境。
>>> exit()执行如下命令退出pyspark环境。
conda deactivate再次执行如下命令退出base环境。
conda deactivate