Python---pyspark：RDD中数据计算成员方法（map方法、flatMap方法、reduceByKey方法、filter方法、distinct方法、sortBy方法）

1. map算子

接受一个处理函数，可用lambda表达式快速编写，对RDD内的元素逐个处理，并返回一个新的RDD

注意：对于返回值是新RDD的算子，可以通过链式调用的方式多次调用算子。

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 通过map方法将全部数据都乘以10
# def func(data):
#     return data * 10

rdd2 = rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x + 5)

print(rdd2.collect())
# (T) -> U
# (T) -> T

# 链式调用

2. flatMap算子

计算逻辑和map一样，可以比map多出，解除一层嵌套的功能

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize(["女帝 幻音坊 36", "姬如雪 幻音坊 36", "陆林轩 天师府"])

# 需求，将RDD数据里面的一个个单词提取出来
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(rdd2.collect())

3. reduceByKey算子

 接受一个处理函数，对数据进行两两计算

注意：reduceByKey中接受的函数，只负责聚合，不理会分组

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([('男', 99), ('男', 88), ('女', 99), ('女', 66)])
# 求男生和女生两个组的成绩之和
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(rdd2.collect())

4. filter算子

接受一个处理函数，可用lambda快速编写，函数对RDD数据逐个处理，得到True的保留至返回值的RDD中，过滤想要的数据进行保留。

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 对RDD的数据进行过滤
rdd2 = rdd.filter(lambda num: num % 2 == 0)

print(rdd2.collect())

5. distinct算子

完成对RDD内数据的去重操作

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 1, 3, 3, 5, 5, 7, 8, 8, 9, 10])
# 对RDD的数据进行去重
rdd2 = rdd.distinct()

print(rdd2.collect())

6.  sortBy算子

接收一个处理函数，可用lambda快速编写，函数表示用来决定排序的依据，可以控制升序或降序，全局排序需要设置分区数为1

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 1. 读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
# 2. 取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 3. 将所有单词都转换成二元元组，单词为Key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 4. 分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 5. 对结果进行排序
final_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=True, numPartitions=1)
print(final_rdd.collect())

（日常美图时间）