PySpark - RDD基础

PySpark 是 Spark 的 Python API，允许 Python 调用Spark 编程模型。

1、初始化 Spark

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext(master='local[2]')

2、核查 SparkContext

sc.version                  # 获取 SparkContext 版本
sc.pythonVer                # 获取 Python 版本
sc.master                   # 要连接的 Master URL
str(sc.sparkHome)           # Spark 在工作节点的安装路径
str(sc.sparkUser())         # 获取 SparkContext 的 Spark 用户名
sc.appName                  # 返回应用名称
sc.applicationId            # 获取应用程序ID
sc.defaultParallelism       # 返回默认并行级别
sc.defaultMinPartitions     # RDD默认最小分区数

3、配置

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf()\
    .setMaster("local")\
    .setAppName("My app")\
    .set("spark.executor.memory", "1g")
sc = SparkContext(conf=conf)

4、使用 Shell

PySpark Shell 已经为 SparkContext 创建了名为 sc 的变量。

$ ./bin/spark-shell --master local[2]
$ ./bin/pyspark --master local[4] --py-files code.py

用 --master 参数设定 Context 连接到哪个 Master 服务器，通过传递逗号分隔
列表至 --py-files 添加 Python.zip、.egg 或 .py文件到 Runtime 路径。

5、加载数据

（1）并行集合

rdd = sc.parallelize([('a', 7), ('a', 2), ('b', 2)])
rdd2 = sc.parallelize([('a', 2), ('d', 1), ('b', 1)])
rdd3 = sc.parallelize(range(100))
rdd4 = sc.parallelize([("a", ["x", "y", "z"]), ("b", ["p", "r"])])

（2）外部数据

使用 textFile() 函数从HDFS、本地文件或其它支持 Hadoop 的文件系统里读取文本文件，或使用 wholeTextFiles() 函数读取目录里文本文件。

textFile = sc.textFile("/my/directory/*.txt")
textFile2 = sc.wholeTextFiles("/my/directory/")

6、提取 RDD 信息

（1）基础信息

rdd.getNumPartitions()         # 列出分区数
# 3
rdd.count()                    # 计算 RDD 实例数量
# 4
rdd.countByKey()               # 按键计算 RDD 实例数量
# defaultdict(,{'a':2,'b':1})
rdd.countByValue()             # 按值计算 RDD 实例数量
# defaultdict(, {('a', 7): 1, ('a', 2): 1, ('b', 2): 1})
rdd.collectAsMap()             # 以字典形式返回键值
# {'a': 2, 'b': 2}
rdd3.sum()                     # 汇总 RDD 元素
# 4950
sc.parallelize([]).isEmpty()   # 检查 RDD 是否为空
# True

（2）汇总

rdd3.max()         # RDD 元素的最大值
# 99
rdd3.min()         # RDD 元素的最小值
# 0
rdd3.mean()        # RDD 元素的平均值
# 49.5
rdd3.stdev()       # RDD 元素的标准差
# 28.866070047722118
rdd3.variance()    # 计算 RDD 元素的方差
# 833.25
rdd3.histogram(3)  # 分箱（Bin）生成直方图
# ([0,33,66,99],[33,33,34])
rdd3.stats()       # 综合统计包括：计数、平均值、标准差、最大值和最小值

7、应用函数

rdd.map(lambda x: x + (x[1], x[0])).collect()   # 对每个 RDD 元素执行函数
# [('a',7,7,'a'),('a',2,2,'a'),('b',2,2,'b')]
rdd5 = rdd.flatMap(lambda x: x + (x[1], x[0]))  # 对每个 RDD 元素执行函数，并拉平结果
rdd5.collect()
# ['a',7,7,'a','a',2,2,'a','b',2,2,'b']
rdd4.flatMapValues(lambda x: x).collect()       # 不改变键，对 rdd4 的每个键值对执行 flatMap 函数
[('a', 'x'), ('a', 'y'), ('a', 'z'), ('b', 'p'), ('b', 'r')]

8、选择数据

（1）获取

rdd.collect()      # 返回包含所有 RDD 元素的列表
# [('a', 7), ('a', 2), ('b', 2)]
rdd.take(2)        # 提取前两个 RDD 元素
# [('a', 7), ('a', 2)]
rdd.first()        # 提取第一个 RDD 元素
rdd.top(2)         # 提取前两个 RDD 元素
# [('b', 2), ('a', 7)]

（2）抽样

rdd3.sample(False, 0.15, 81).collect()     # 返回 rdd3 的采样子集
# [3,4,27,31,40,41,42,43,60,76,79,80,86,97]

（3）筛选

rdd.filter(lambda x: "a" in x).collect()   # 筛选 RDD
# [('a',7),('a',2)]
rdd5.distinct().collect()                  # 返回 RDD 里的唯一值
# ['a',2,'b',7]
rdd.keys().collect()                       # 返回 RDD 键值对里的键
# ['a', 'a', 'b']

9、迭代

def g(x): 
    print(x)
rdd.foreach(g)   # 为所有RDD应用函数
# ('a', 7)
# ('b', 2)
# ('a', 2)

10、改变数据形状

（1）规约

rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()  # 合并每个键的RDD值
# [('a', 9), ('b', 2)]
rdd.reduce(lambda a, b: a + b)  # 合并RDD的值
# ('a', 7, 'a', 2, 'b', 2)

（2）分组

rdd3.groupBy(lambda x: x % 2).mapValues(list).collect()  # 按照自定义 RDD 的分组值
rdd.groupByKey().mapValues(list).collect()  # 按键分组 RDD
# [('a', [7, 2]), ('b', [2])]

（3）聚合

from operator import add

seqOp = (lambda x, y: (x[0] + y, x[1] + 1))
combOp = (lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))
rdd3.aggregate((0, 0), seqOp, combOp)                # 汇总每个分区里的 RDD 元素，并输出结果
# (4950, 100)
rdd.aggregateByKey((0, 0), seqop, combop).collect()  # 汇总每个 RDD 的键的值
# [('a', (9, 2)), ('b', (2, 1))]
rdd3.fold(0, add)                # 汇总每个分区里的 RDD元素，并输出结果
# 4950
rdd.foldByKey(0, add).collect()  # 合并每个键的值
# [('a', 9), ('b', 2)]
rdd3.keyBy(lambda x: x + x).collect()  # 通过执行函数，创建RDD 元素的元组

https://blog.csdn.net/qingyang0320/article/details/51603243

11、数学运算

rdd.subtract(rdd2).collect()       # 返回在 rdd2 里没有匹配键的 rdd 键值对
# [('b',2),('a',7)]
rdd2.subtractByKey(rdd).collect()  # 返回 rdd2 里的每个（键，值）对，rdd中没有匹配的键
# [('d', 1)]
rdd.cartesian(rdd2).collect()      # 返回 rdd 和 rdd2 的笛卡尔积

12、排序

rdd2.sortBy(lambda x: x[1]).collect()  # 按给定函数排序 RDD
# [('d',1),('b',1),('a',2)]
rdd2.sortByKey().collect()             # 按键排序 RDD的键值对
# [('a',2),('b',1),('d',1)]

13、重分区

rdd.repartition(4)  # 新建一个含4个分区的 RDD
rdd.coalesce(1)     # 将 RDD 中的分区数缩减为1个

14、保存

rdd.saveAsTextFile("rdd.txt")
rdd.saveAsHadoopFile("hdfs://namenodehost/parent/child", 'org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat')

15、终止 SparkContext

sc.stop()

16、执行程序

$ ./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py

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摘自DataCamp
Learn Python for Data Science Interactively