RDD基本操作(Python)

RDD基本转换运算

创建RDD最简单的方式是使用SparkContext的parallelize方法

intRDD=sc.parallelize([3,1,2,5,5])
intRDD.collect()

由于spark的惰性,转化操作并不会马上执行,而collect()是一个“动作”,spark立刻执行,RDD转换为list

关于collect,在shell环境可以直接显示结果,在eclipse中需要用print 将其打印

 [3, 1, 2, 5, 5]

stringRDD=sc.parallelize({"Apple","Orange","Banana","Grape"})
stringRDD.collect()

['Orange', 'Grape', 'Banana', 'Apple']

map

map运算使用具体函数

intRDD=sc.parallelize([3,1,2,5,5])
def add1(x):
    return (x+1)
intRDD.map(add1).collect()

map 是一个转化运算,命令将每一个元素加上1,生成新的RDD

map运算使用匿名函数

intRDD.map(lambda x:x+1).collect()

两种方法结果相同

[4, 2, 3, 6, 6]

对stringRDD所有字符串元素前面加上“fruit”,产生新的RDD

stringRDD.map(lambda x:"fruit:"+x).collect()

['fruit:Orange', 'fruit:Grape', 'fruit:Apple', 'fruit:Banana']

filter

intRDD.filter(lambda x:x<3).collect()
intRDD.filter(lambda x:x>3).collect()
intRDD.filter(lambda x:x<3 or x>=5).collect()

其功能如其名,筛选过滤

stringRDD.filter(lambda x:"ra"in x).collect()

['Orange', 'Grape']

 

distinct

删除重复的元素

intRDD.distinct().collect()

[1, 2, 3, 5]

randomSplit

sRDD=intRDD.randomSplit([0.4,0.6])
sRDD[0].collect()
sRDD[1].collect()

将整个集合元素以随机数的方式按比例分为多个RDD

[1, 2, 5]

[3, 5]

groupBy

gRDD=intRDD.groupBy(lambda x:"even"if(x%2==0)else "odd").collect()
print(gRDD[0][0],sorted(gRDD[0][1]))

('even', [2])

产生了奇数与偶数两个list

 

对一个RDD的操作总结如下:

RDD基本操作(Python)_第1张图片

多个RDD转换运算

intRDD1=sc.parallelize([3,1,2,5,5])
intRDD2=sc.parallelize([5,6])
intRDD3=sc.parallelize([2,7])
intRDD1.union(intRDD2).union(intRDD3).collect()

使用union函数进行并集运算

[3, 1, 2, 5, 5, 5, 6, 2, 7]

intRDD1.intersection(intRDD2).collect()

intersection交集运算

[5]

intRDD1.subtract(intRDD2).collect()

subtract差集运算

[2, 1, 3]

intRDD1.cartesian(intRDD2).collect()

cartesian笛卡儿积运算

[(3, 5), (3, 6), (1, 5), (1, 6), (2, 5), (2, 6), (5, 5), (5, 6), (5, 5), (5, 6)]

 

对多个RDD的操作总结如下:

RDD基本操作(Python)_第2张图片

 

RDD基本动作运算

intRDD.first()
intRDD.take(2)
intRDD.takeOrdered(3)
intRDD.takeOrdered(3,key=lambda x:-x)

1.取出第一项元素

2.去除第二项数据

3.从小到大排序,取出前三项

4.从大到小排序,取出前三项

intRDD.stats()

得到统计结果

(count: 5, mean: 3.2, stdev: 1.6, max: 5.0, min: 1.0)

对一个RDD的行动总结如下:

RDD基本操作(Python)_第3张图片

 

RDD Key-Value 基本转换运算

kvRDD1=sc.parallelize([(3,4),(3,6),(5,6),(1,2)])
kvRDD1.keys().collect()
kvRDD1.values().collect()

列出全部的key值

[3, 3, 5, 1]

列出全部的value值

[4, 6, 6, 2]

kvRDD1.filter(lambda keyValue:keyValue[0]<5).collect()
kvRDD1.filter(lambda keyValue:keyValue[1]<5).collect()

筛选key小于5

[(3, 4), (3, 6), (1, 2)]

筛选value小于5

[(3, 4), (1, 2)]

kvRDD1.mapValues(lambda x:x*x).collect()

对RDD内每一组keyvalue进行运算,并产生另外一个RDD

[(3, 16), (3, 36), (5, 36), (1, 4)]

kvRDD1.sortByKey(ascending=True).collect()

按照key排序,传入参数默认为true,从小到大排序

[(1, 2), (3, 4), (3, 6), (5, 6)]

kvRDD1.sortByKey(ascending=False).collect()

从大到小排序

[(5, 6), (3, 4), (3, 6), (1, 2)]

kvRDD1.reduceByKey(lambda x,y:x+y).collect()

按照key值进行reduce运算,将相同key的数据value合并,合并后产生新的RDD

[(1, 2), (3, 10), (5, 6)]

 

多个RDD Key-Value 基本转换运算

创建RDD

kvRDD1=sc.parallelize([(3,4),(3,6),(5,6),(1,2)])
kvRDD2=sc.parallelize([(3,8)])

keyvalueRDD jion

kvRDD1.join(kvRDD2).collect()

[(3, (4, 8)), (3, (6, 8))]

leftOuterJoin

kvRDD1.leftOuterJoin(kvRDD2).collect()

从左边的集合对应到右边的集合,显示所有左边集合中的元素

[(1, (2, None)), (3, (4, 8)), (3, (6, 8)), (5, (6, None))]

subtractByKey

kvRDD1.subtractByKey(kvRDD2).collect()

删除key值相同的数据

[(1, 2), (5, 6)]

 

Key-Value 动作运算

kvRDD1.first()
kvRDD1.take(2)
kvFirst=kvRDD1.first()
kvFirst[0]

获取第一个数据的第一个元素即Key值

kvFirst[1]

获取第一个数据的第二个元素即Value值

kvRDD1.countByKey()

计算每一个Key值得项数

defaultdict(int, {1: 1, 3: 2, 5: 1})

KV=kvRDD1.collectAsMap()

创建kv字典

kvRDD1.lookup(3)

输入key值来查找value

[4, 6]

Pair RDD的行动操作

RDD基本操作(Python)_第4张图片

 

Broadcast广播变量

广播变量使用规则:

1.可以使用SparkContext.broadcast创建

2.使用.value方法来读取广播变量的值

3.Broadcast广播变量被创建后不能修改

 

Broadcast广播变量的范例

kvFruit=sc.parallelize([(1,"apple"),(2,"orange"),(3,"banana"),(4,"grape")])
fruitMap=kvFruit.collectAsMap()
print"对照表:"+str(fruitMap)

创建fruitMap字典

fruitMap=kvFruit.collectAsMap()
bcFruitMap=sc.broadcast(fruitMap)
print"字典:"+str(fruitMap)

将fruitMap字典转化为转化为bcFriotMap广播变量

fruitIds=sc.parallelize([2,4,1,3])

创建fruitIds

fruitNames=fruitIds.map(lambda x:bcFruitMap.value[x]).collect()
print str(fruitNames)

使用bcFruitMap.value字典进行转换

['orange', 'grape', 'apple', 'banana']

 

accumulator累加器

在task中,例如foreach循环中,不能读取累加器的值

只有驱动程序,也就是循环外,才可以使用.value来读取累加器的值

total=sc.accumulator(0.0)
num=sc.accumulator(0)
intRDD.foreach(lambda i:[total.add(i),num.add(1)])
avg=total.value/num.value
print str(total.value)+" "+str(num.value),str(avg)



16.0 5 3.2

 

RDD持久化

RDD基本操作(Python)_第5张图片

 

 

 

 

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