《PySpark大数据分析实战》-16.云服务模式Databricks介绍运行案例

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《PySpark大数据分析实战》-16.云服务模式Databricks介绍运行案例

• 《PySpark大数据分析实战》-16.云服务模式Databricks介绍运行案例
• • 前言
  • 创建笔记本
  • 运行案例
  • 结束语

《PySpark大数据分析实战》-16.云服务模式Databricks介绍运行案例

前言

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第5节的内容：云服务模式Databricks介绍运行案例。

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创建笔记本

Databricks中交互式代码采用笔记本编写并运行。在Workspace菜单下点击鼠标右键，在弹出菜单中选择Create菜单下的Notebook来创建笔记本，如图所示。

在笔记本界面输入笔记本的名称、开发语言、集群，可以创建一个在Cluster1集群下运行的基于Python语言进行开发的笔记本，如图所示。

在笔记本中编写Python代码并点击Run Cell菜单直接运行代码，如图所示。

运行完成可以在笔记本中看到输出结果，如图所示。

• Spark版本是3.4.0。
• Spark Master地址是spark://10.139.64.4:7077，这与独立集群的master地址一致。
• 应用名称是Databricks Shell。

点击输出结果中的Spark UI链接，打开Spark Driver Web UI，如图所示。

运行案例

在笔记本中写入WordCount代码，将代码中访问HDFS的文件路径改成访问DBFS的文件路径，修改后的代码如下：

count = sc.textFile("dbfs:/FileStore/tables/words.txt") \
.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
.map(lambda x: (x, 1)) \
.reduceByKey(lambda a,b: a + b).collect()
print(count)

点击Run Cell菜单执行单元格代码，执行结果会直接显示在笔记本中单元格的下方，如图所示。

结束语

好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。