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Apache Spark是用于大规模数据#xff08;large-scala data#xff09;处理的统一#xff08;unified#xff09;分析引擎。
简单来说#xff0c;Spark是一款分布式的计算框架#xff0c;用于调度成百上千的服务器集群#xff0c;计算TB、PB乃至EB级别的海量数据…前言
Apache Spark是用于大规模数据large-scala data处理的统一unified分析引擎。
简单来说Spark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乃至EB级别的海量数据。
Spark对Python语言的支持重点体现在Python第三方库PySpark
PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。
Python开发者可以使用pip程序快速的安装PySpark并像其它第三方库那样直接使用。 基础准备
安装
同其它的Python第三方库一样PySpark同样可以使用pip程序进行安装。
pip install pyspark或使用国内代理镜像网站清华大学源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark构建PySpark执行环境入口对象
想要使用PySpark库完成数据处理首先需要构建一个执行环境入口对象。
PySpark的执行环境入口对象是类SparkContext的类对象
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)# 打印PySpark的运行版本
print(sc.version)# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()运行需要Java环境推荐jdk8 PySpark的编程模型
SparkContext类对象是PySpark编程中一切功能的入口。
PySpark的编程主要分为如下三大步骤 数据输入
PySpark支持多种数据的输入在输入完成后都会得到一个RDD类的对象
RDD全称为弹性分布式数据集Resilient Distributed Datasets
PySpark针对数据的处理都是以RDD对象作为载体即
数据存储在RDD内各类数据的计算方法也都是RDD的成员方法RDD的数据计算方法返回值依旧是RDD对象 Python数据容器转RDD对象
PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法将list/tuple/set/dict/str转换为PySpark的RDD对象
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd1 sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 sc.parallelize((1, 2, 3))
rdd3 sc.parallelize({1, 2, 3})
rdd4 sc.parallelize({key1: value1, key2: value2})
rdd5 sc.parallelize(hello) # 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd1.collect()) # [1, 2, 3]
print(rdd2.collect()) # [1, 2, 3]
print(rdd3.collect()) # [1, 2, 3]
print(rdd4.collect()) # [key1, key2]
print(rdd5.collect()) # [h, e, l, l, o]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()注意 字符串会被拆分出一个个的字符存入RDD对象字典仅有key会被存入RDD对象 读取文件转RDD对象
PySpark也支持通过SparkContext入口对象来读取文件构建出RDD对象。
先提前预备一个txt文件
hello
python
day# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.textFile(E:\\code\\py-space\\8.27\\hello.txt)# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.collect()) # [hello, python, day]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()数据计算
RDD对象内置丰富的成员方法算子
map算子
将RDD的数据一条条处理处理的逻辑基于map算子中接收的处理函数返回新的RDD
rdd.map(func)
# func: f:(T) - U
# f: 表示这是一个函数
# (T) - U 表示的是方法的定义()表示无需传入参数(T)表示传入1个参数
# T是泛型的代称在这里表示 任意类型
# U是泛型的代称在这里表示 任意类型# (T) - U : 这是一个函数该函数接收1个参数传入参数类型不限返回一个返回值返回值类型不限
# (A) - A : 这是一个函数该函数接收1个参数传入参数类型不限返回一个返回值返回值类型和传入参数类型一致示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 通过map方法将全部数据乘以10传入参数为函数
rdd2 rdd.map(lambda x: x * 10)# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd2.collect()) # [10, 20, 30, 40, 50, 60]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()由于map()的返回值还是RDD对象可以继续在尾部进行链式调用 rdd3 rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x 9)flatMap算子
对RDD执行map操作然后进行解除嵌套操作。 # 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([a b c, d e f])# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.map(lambda x: x.split( )).collect()) # [[a, b, c], [d, e, f]]
print(rdd.flatMap(lambda x:x.split( )).collect()) # [a, b, c, d, e, f]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()reduceByKey算子
针对KV型二元元组RDD自动按照key分组然后根据你提供的聚合逻辑完成组内数据(value)的聚合操作
rdd.reduceByKey(func)
# func: (V, V) - V
# 接收2个传入参数类型要一致返回一个返回值返回值类型和传入参数类型要求一致示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([(a, 1), (a, 1), (b, 1), (b, 1), (b, 1)])# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.reduceByKey(lambda a, b: ab).collect()) # [(b, 3), (a, 2)]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()reduceByKey中的聚合逻辑是比如有[1,2,3,4,5]然后聚合函数是lambda a,b: ab 注意reduceByKey中接收的函数只负责聚合不理会分组分组是自动by key来分组的 filter算子
过滤想要的数据进行保留。
rdd.filter(func)
# func: (T) - bool
# 传入一个参数任意类型返回值必须是True/False返回是True的数据被保留False的数据被丢弃示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.filter(lambda x: x % 2 0).collect()) # [2, 4, 6]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()distinct算子
对RDD数据进行去重返回新的RDD
rdd.distinct() # 无需传参示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([1, 2, 3, 3, 2, 6])# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.distinct().collect()) # [6, 1, 2, 3]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()sortBy算子
对RDD数据进行排序基于你指定的排序依据。
rdd.sortKey(func, ascendingFalse, numPartitions1)
# func: (T) - U告知按照RDD中的哪个数据进行排序比如lambda x: x[1]表示按照RDD中的第二列元素进行排序
# ascendingTrue升序False降序
# numPartitions用多少分区排序全局排序需要设置为1示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([(Aiw, 9), (Tom, 6), (Jack, 8), (Bolb, 5)])# 输出RDD的内容需要使用collect()
print(rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascendingFalse,numPartitions1).collect()) # [(Aiw, 9), (Jack, 8), (Tom, 6), (Bolb, 5)]# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()数据输出
collect算子
将RDD各个分区内的数据统一收集到Driver中形成一个List对象。
rdd.collect()
# 返回值是一个List示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize([1, 2, 3])rdd_list: list rdd.collect()print(rdd_list) # [1, 2, 3]
print(type(rdd_list)) # class list# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()reduce算子
对RDD数据集按照你传入的逻辑进行聚合
rdd.reduce(func)
# func(T, T) - T
# 传入2个参数1个返回值要求返回值和参数类型一致示例
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize(range(1, 10))print(rdd.reduce(lambda a, b: ab)) # 45# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()take算子
取RDD的前N个元素组合成List进行返回。
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize(range(1, 10))rdd_take: list rdd.take(3)print(rdd_take) # [1, 2, 3]
print(type(rdd_take)) # class list# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()count算子
计算RDD有多少条数据返回值是一个数字。
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize(range(1, 10))rdd_count: int rdd.count()print(rdd_count) # 9
print(type(rdd_count)) # class int# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()saveAsTextFile算子
将RDD的数据写入文本文件中。支持本地写出、HDFS等文件系统。
注意事项 # 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext, sql
import os# 设置环境变量
os.environ[PYSPARK_PYTHON] D:/Python/python.exe
os.environ[HADOOP_HOME] D:/Hadoop-3.0.0# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)rdd sc.parallelize(range(1, 10))rdd.saveAsTextFile(./8.27/output) # 运行之前确保输出文件夹不存在否则报错# 停止SparkContext对象的运行停止PySpark程序
sc.stop()上述代码输出结果输出文件夹内有多个分区文件
修改RDD分区为1个
方式一SparkConf对象设置属性全局并行度为1
# 创建SparkConf类对象
conf SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)
# 设置属性全局并行度为1
conf.set(spark.default.parallelism,1)
# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc SparkContext(confconf)方式二创建RDD的时候设置parallelize方法传入numSlices参数为1
rdd sc.parallelize(range(1, 10), numSlices1)
rdd sc.parallelize(range(1, 10), 1)
