sublime Text 是轻量级 python 编辑器，可用于编写和本地调试 Pyspark etl 脚本，但不支持 Spark 运行或集群调度；需配合 spark-submit、环境变量配置及标准工具链完成数据湖 ETL 开发与部署。
sublime text 本身不是 ETL 开发环境，也不原生支持 Spark 运行或集群调度，但它可以作为轻量、高效的 Python 编码编辑器，配合本地开发调试 Spark 作业（尤其是 PySpark 脚本），用于数据湖场景下的 ETL 流程编写与预研。关键在于“写得清、调得顺、跑得通”，而不是在 Sublime 里直接提交 Spark 任务。
用 Sublime 写 PySpark 脚本：聚焦可读性与结构
数据湖 ETL 通常涉及多源读取（S3、hdfs、Delta Lake）、清洗逻辑、分区写入（如按 date=2024-01-01）、格式转换（jsON → Parquet）等。Sublime 的优势在于快速打开/切换文件、正则批量修改、多光标编辑和插件扩展（如 Anaconda、SublimeLinter-pycodestyle）。建议：
- 按模块组织代码：read（带 catalog/schema 推断提示）、transform（UDF 或 DataFrame API 链式调用）、write（显式指定 mode、partitionBy、compression）
- 用 # TODO 标注待集成的外部配置（如 S3 credentials、table location），后续由 airflow 或 Spark Submit 注入
- 避免在脚本中硬编码路径；用 os.getenv(“DATA_LAKE_ROOT”) 或 config.py 加载环境变量
本地调试 PySpark：绕过集群，验证逻辑
Sublime 不运行 Spark，但你可以用终端快速执行脚本验证 ETL 主干逻辑：
- 安装 pyspark：pip install pyspark==3.5.0（版本需与目标集群对齐）
- 在 Sublime 中保存为 etl_user_enrich.py，然后终端执行：
spark-submit –master local[*] etl_user_enrich.py - 利用 df.show(5, truncate=False) 和 df.printSchema() 检查中间结果；小数据集下完全可行
- 遇到 ClassNotFoundException？说明依赖 JAR（如 delta-core）未加载——此时改用 –jars 参数，而非在 Sublime 里解决
对接真实数据湖：配置与部署分离
Sublime 编辑的脚本最终要跑在 EMR / Databricks / Spark on yarn 上。重点不是让 Sublime “连上 hive Metastore”，而是确保脚本能被标准工具链消费：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 把连接参数抽成 config.yaml 或 env vars，用 ruamel.yaml 或 os.getenv 加载，Sublime 只负责编辑文本
- 使用 delta-spark 时，在提交命令中加：
–packages io.delta:delta-core_2.12:3.1.0 –conf “spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparksessionExtension” - 写入路径统一用 abfss://（azure）、s3a://（AWS）或 gs://（GCP），Sublime 不关心协议实现，只校验字符串拼接逻辑
补充建议：别让编辑器限制工程能力
当 ETL 任务变多、依赖变复杂、需要血缘追踪或失败重试时，Sublime 就只是“写字板”。这时应自然过渡：
- 用 git 管理脚本版本，Sublime 配合 GitSavvy 插件查看 diff
- 把 PySpark 脚本纳入 setuptools 或 poetry 项目结构，便于 CI 打包
- ETL 编排交给 Airflow / Prefect / Dagster，Sublime 只维护单个 .py 文件的业务逻辑
- 真要交互式探索？临时切到 Databricks Notebook 或 VS Code + jupyter 插件，不硬扛
基本上就这些。Sublime 是称手的刀，不是整座厨房；数据湖 ETL 的核心是分层设计、元数据治理和可观测性，编辑器只是最前端的一环。