python学习之路 - PySpark快速入门

一、PySpark实战

1、前言介绍

Spark：Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB、EB等海量数据

pySpark：Spark对python的支持，就体现在python的第三方库pySpark上

2、基础准备

a、pySpark库的安装

命令：pip install pyspark

不知道操作步骤的可以看此文章第六节安装第三方python包

b、构建pySpark执行环境入口对象

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext
#创建SparkConf类对象   setMaster：设置运行模式   setAppName：当前spark类的名称
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")       
#基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc = SparkContext(conf=conf)
#打印pySpark的运行版本
print(sc.version)
#停止Sparkcontext对象的运行
sc.stop()

c、pySpark编程模型

数据输入：通过SparkContext类对象的成员方法完成数据的读取操作，读取后得到RDD类对象
数据处理：通过RDD类对象的成员方法完成各种数据计算的需求
数据输出：将处理完成后的RDD对象调用各种成员方法完成写出文件等操作

3、数据输入

a、python数据容器转RDD对象

支持的数据容器有：list，tuple，set，dict，str
str容器会输出单个字符，字典容器会输出所有key，其他容器会输出原本内容

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext

#定义数据容器
list = ['1', '2', '3']
tuple = ('1', '2', '3')
set = {'1', '2', '3'}
dict = {'1': 'abc', '2': 'def', '3': 'ghi'}
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
#将数据容器转换为RDD
rdd = sc.parallelize(dict)
print(rdd.collect())
sc.stop()

b、读取文件内容转RDD对象

文件的每一行会变为一个元素

如创建一个文件，内容如图。

用下面代码取文件内容转换为RDD对象并输出

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.textFile(文件地址)
print(rdd.collect())
sc.stop()

输出结果为：
['这是一个文件内容。', '但是', '这才是第三行内容', '你猜这是第几行', '对了，这是第五行']

4、数据计算

RDD中内置了丰富的成员方法，也叫"算子"

a、map算子

功能：将RDD的数据一条一条处理（处理的逻辑是基于map算子中接收的处理函数），返回新的RDD
多个map方法之间可以链式调用

案例1：将list中的每个元素都乘以10

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext
#如果报错Python worker failed to connect back，需要引入os设置python安装位置
import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list = ['1', '2', '3']
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize(list)
#写法一
# rdd2 = rdd.map(lambda x:int(x) * 10)

#写法二
def func(x):
    return int(x) * 10
rdd2 = rdd.map(func)
rdd2 = rdd.map(func)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[10, 20, 30]

案例2：将list中的每个元素都先乘以10，再加上5，分为两个map写

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list = ['1', '2', '3']
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize(list)
rdd2 = rdd.map(lambda x:int(x) * 10).map(lambda x: int(x) + 5)		#这里支持链式调用
print(rdd2.collect())
sc.stop()

b、flatMap算子

功能：对RDD执行map操作，然后解除嵌套操作
解除嵌套：假如输入的list的多层嵌套的，那么最后的结果全部元素都为list的一层

案例：将多层嵌套的 list 取出所有元素放到一层中

java 复制代码

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8]]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize(list)
#写法一
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

c、reduceByKey算子

功能：针对KV型的RDD，自动按照key分组，然后根据提供的聚合逻辑，完成组内数据（value）的聚合操作
KV型的RDD其实就是二元元组，比如：[('a',1) , ('b',1) , ('c',1)]，每个元组中第一个值为key，第二个值为value

案例：将男女分组，并且计算两组的分数总和

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list = [('男', 99), ('男', 88), ('女', 77), ('女', 66), ('男', 55)]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize(list)
# 写法一
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[('女', 143), ('男', 242)]

d、综合案例

读取文件内容，统计各个元素出现次数，文件内容如下：

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = []
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
#读取文件内容
rdd = sc.textFile("C://Users//HLY//Desktop//test.txt")
#先将内容切割成单个元素并一层展示，再将元素设置成二元元组，最后将元素分组统计
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x : x.strip().split(" ")).map(lambda x : (x,1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[('test2', 3), ('test3', 4), ('test', 3), ('test1', 3), ('test4', 4), ('test5', 4)]

e、filter算子

功能：过滤想要的数据进行保留

案例：过滤出所有偶数

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
#读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
rdd2 = rdd.filter(lambda x : x % 2 == 0)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[2, 4, 6, 8, 10]

f、distinct算子

功能：对RDD中的数据进行去重，返回新的RDD

案例：对已有的列表进行去重

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
#读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
rdd2 = rdd.distinct()
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[1, 2, 3, 4]

g、sortBy算子

功能：对RDD数据进行排序，基于指定的排序依据
参数：
- func：告知RDD是对那个数据进行排序，比如lambda x:x[1] 表示对rdd中第二列元素进行排序
- ascending：True升序，False降序
- numPartitions：用多少分区排序，单个分区时传1

案例：对给出的二元集合根据第二个元素进行降序排列

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [('test', 1), ('test1', 5), ('test3', 2), ('test4', 4), ('test5', 8), ('test6', 7), ('test7', 6)]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
rdd2 = rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

结果为：
[('test5', 8), ('test6', 7), ('test7', 6), ('test1', 5), ('test4', 4), ('test3', 2), ('test', 1)]

5、数据输出

a、collect算子

功能：将RDD各个分区内的数据统一收集到Driver当中，形成一个List对象

案例：输出RDD的内容

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1,2,3,4,5]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
print(rdd.collect())
sc.stop()

结果为：
[1,2,3,4,5]

b、reduce算子

对RDD的全部数据按照传入的逻辑进行聚合，返回一个数字

案例：计算列表中的所有元素和

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
num = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
print(num)
sc.stop()

结果为：
15

c、take算子

功能：取RDD的前N个元素，组成 List 返回

案例：取出列表前3个元素

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
list = rdd.take(3)
print(list)
sc.stop()

结果为：
[1, 2, 3]

e、count算子

功能：计算RDD有多少条数据，返回一个数字

案例：获取列表中的元素个数

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
num = rdd.count()
print(num)
sc.stop()

结果为：
5

f、saveAsTextFile算子

功能：将RDD的数据写入文本文件中
执行此方法需要安装hadoop环境，具体配置过程可以看这篇文章
其输出内容是根据区分决定的，有多少分区就会输出多少个文件。内容会均匀分摊到各个文件中。分区数默认与电脑的CPU内核一致

案例1：输出列表内容到各个文件中

java 复制代码

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"
os.environ["HADOOP_HOME"] = "D:/hadoop/hadoop-3.0.0"

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
rdd.saveAsTextFile("C:/Users/HLY/Desktop/test")
sc.stop()

结果会生成16个内容文件和2个状态文件，并且16个内容文件中每个文件中都有一个数字

案例2：将列表内容输出到一个文件中

java 复制代码

#方法一：配置全局并行度为1

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"
os.environ["HADOOP_HOME"] = "D:/hadoop/hadoop-3.0.0"

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
#设置全局并行度为1
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app").set("spark.default.parallelism", "1")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件内容
rdd = sc.parallelize(list1)
rdd.saveAsTextFile("C:/Users/HLY/Desktop/test")
sc.stop()

java 复制代码

#方法二：设置分区数为1

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "F:/Python/Python311/python.exe"
os.environ["HADOOP_HOME"] = "D:/hadoop/hadoop-3.0.0"

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
#设置分区数为1
rdd = sc.parallelize(list1,numSlices= 1)
rdd.saveAsTextFile("C:/Users/HLY/Desktop/test")
sc.stop()

最后会生成1个结果文件，3个其他文件，并且内容都会在 part-00000 文件中显示

python学习之路 - PySpark快速入门

目录

一、PySpark实战

1、前言介绍

2、基础准备

a、pySpark库的安装

b、构建pySpark执行环境入口对象

c、pySpark编程模型

3、数据输入

a、python数据容器转RDD对象

b、读取文件内容转RDD对象

4、数据计算

a、map算子

b、flatMap算子

c、reduceByKey算子

d、综合案例

e、filter算子

f、distinct算子

g、sortBy算子

5、数据输出

a、collect算子

b、reduce算子

c、take算子

e、count算子

f、saveAsTextFile算子