【Spark】Pyspark RDD

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName('test')\
    .setMaster('local[*]')
sc = SparkContext(conf=conf)

1. RDD算子

1.1 文件 <=> rdd对象

# 集合对象 -> rdd (集合对象，分区数默认cpu核数)
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
print(rdd.glom().collect(), rdd.getNumPartitions())
# [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] 3

# 文件 -> rdd
rdd = sc.textFile("./data.csv")
print(rdd.collect())
# ['1, 2, 3, 4, 5, 6']

# rdd -> 文件
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3], 3)
rdd.saveAsTextFile('./output')
'''  
生成output文件夹
里面有按分区存储的多个文件
'''

1.2 map、foreach、mapPartitions、foreach Partitions

# map函数
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
rdd2 = rdd.map(lambda x: (x, 1))
print(rdd2.map(lambda x: x[0] + x[1]).collect())
# [2, 3, 4, 5, 6, 7]

# foreach 
# 同map，但无返回值,且不改变原元素
# 另有foreachPartitions
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd.foreach(lambda x: print(x))
# 1 3 2
rdd.foreach(lambda x: -x)
rdd.collect()
# [1, 2, 3]

# mapPartitions
'''  
map 一次调出一个元素进行计算,io次数多
mapPartitions 一次将一个分区的所有元素调出计算s
'''
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)

def func(iter):
    # 相较于map时间复杂度没优化，空间复杂度优化
    res = list()
    for it in iter:
        res.append(it * 10)
    return res

rdd.mapPartitions(func).collect()
# [10, 20, 30, 40, 50, 60]

1.3 flatMap 先map再解除嵌套

# flatMap 先执行map操作，再解除嵌套(降维 softmax前flatten)
rdd = sc.textFile("./data.csv")
print(rdd.collect())

rdd.flatMap(lambda x: x.split(' ')).collect()

1.4 reduceByKey、reduce、fold 分组聚合

# reduceByKey 按照key分组，再对组内value完成聚合逻辑
# key-value型(二元元组)rdd
rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
print(rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b).collect())
# [('b', 3), ('a', 3)]

# reduce 只聚合
# 不返回rdd 
rdd = sc.parallelize(range(1, 3))
print(rdd.reduce(lambda a, b: a + b))
# 3
print(sc.parallelize([('a', 1), ('a', 1)]).reduce(lambda a, b: a + b))
# ('a', 1, 'a', 1)

# fold 带初值的reduce
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
print(rdd.fold(10, lambda a, b: a + b))
'''   
[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
10 + 1 + 2 = 13
10 + 3 + 4 = 17
10 + 5 + 6 = 21
10 + 13 + 17 + 21 = 61
> 61
'''

1.5 mapValue 二元组value进行map操作

# mapValues 对二元组内的value执行map操作, 没有分组操作
rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
rdd.mapValues(lambda x: x * 10).collect()

1.6 groupBy、groupByKey

• groupBy、groupByKey、reduceByKey区别

# groupBy 多元组皆可进行分组，可选择按哪一个值分组
# reduceByKey 分组后(ByKey)对value进行聚合(reduce)，二元组第一个值为key
rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4)])

# 分组 按第一个值
rdd2 = rdd.groupBy(lambda x: x[0])
print(rdd2.collect())
'''
返回的是迭代器，需进一步转换
[('a', ), 
('b', )]
'''
rdd3 = rdd2.map(lambda x: (x[0], list(x[1])))
print(rdd3.collect())
'''  
[('a', [('a', 1), ('a', 2)]), 
('b', [('b', 3), ('b', 4)])]
'''

# groupByKey
# 自动按照key分组，分组后没有聚合操作，只允许二元组
rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3), ('b', 4)])

rdd2 = rdd.groupByKey()
rdd2.map(lambda x: (x[0], list(x[1]))).collect()
# [('a', [1, 2]), ('b', [3, 4])]

1.7 filter、distinct 过滤筛选

# filter 过滤器
# 过滤条件True则保留
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd.filter(lambda x: x > 3).collect()
# [4, 5]

# distinct 去重
rdd = sc.parallelize([1, 1, 1, 1, 2, 3, 'a', 'a'])
rdd.distinct().collect()
# [[1, 'a', 2, 3]

1.8 union 合并

# union 合并两个rdd
# 元素凑在一起，不考虑重复
rdd_a = sc.parallelize([1, 1, 2, 3])
rdd_b = sc.parallelize([2, 3, ('a', 1), ('b', 2)])

rdd_a.union(rdd_b).collect()
# [1, 1, 2, 3, 2, 3, ('a', 1), ('b', 2)]

1.9 join、leftOuterJoin、rightOuterJoin 连接

# join JOIN操作
# 只用于二元组，相同key进行关联
rdd_a = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
rdd_b = sc.parallelize([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

print(rdd_a.join(rdd_b).collect())
'''   
内连接 取交集
[('b', (3, 2)), 
('a', (1, 1)), 
('a', (2, 1))]
'''
print(rdd_a.leftOuterJoin(rdd_b).collect())
'''   
左连接 取交集和左边全部
[('b', (3, 2)), 
('a', (1, 1)), 
('a', (2, 1))]
'''
print(rdd_a.rightOuterJoin(rdd_b).collect())
'''   
右连接 取交集和右边全部
[('b', (3, 2)), 
('c', (None, 3)), 
('a', (1, 1)), 
('a', (2, 1))]
'''

1.10 intersection 交集

# intersection 取交集
# 区别于join，没有按key连接的操作
rdd_a = sc.parallelize([('a', 1), ('a', 2), ('b', 3)])
rdd_b = sc.parallelize([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

rdd_a.intersection(rdd_b).collect()
# [('a', 1)]

1.11 sortBy、sortByKey 排序

# sortBy
# func 指定排序元素的方法
# ascending True生序，False降序
# numPartitions 用多少分区排序
rdd = sc.parallelize([[1, 2, 3], 
                      [7, 8, 9],
                      [4, 5, 6]])
rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=True, numPartitions=3).collect()
'''  
[[1, 2, 3], 
[4, 5, 6], 
[7, 8, 9]]
'''

# sortByKey 针对kv型rdd
'''   
ascending True升序，False降序
numPartitions 全局有序要设为1，否则只能保证分区内有序
keyfunc 对key进行处理，再排序
'''
rdd = sc.parallelize([('a', 1), ('c', 2), ('B', 3)])
print(rdd.sortByKey(ascending=True, numPartitions=1).collect())
'''   
[('B', 3), ('a', 1), ('c', 2)]
'''
print(rdd.sortByKey(ascending=True, numPartitions=1, keyfunc=lambda k: str(k).lower()).collect())
'''  
[('a', 1), ('B', 3), ('c', 2)]
'''

1.12 countByKey 统计key出现次数

# countByKey 统计key出现次数,可多元元组
# 返回dict 不是rdd
rdd = sc.parallelize([('a', 1, 2), ('a'), ('b', 1)])
rdd.countByKey()

1.13 first、take、top、count 取元素

# first 取第一个元素
rdd = sc.parallelize([('a', 1, 2), ('a'), ('b', 1)])
print(rdd.first() )
# ('a', 1, 2)

# take 取前n个元素
print(rdd.take(2))
# [('a', 1, 2), 'a']

# count 返回元素个数
print(rdd.count())

# top 降序排序取前n个
rdd = sc.parallelize([2, 4, 1, 6])
print(rdd.top(2))
# [6, 4]

1.14 takeOrdered 排序取前n个

# takeOrdered 排序取前n个
'''   
param1: n
param2: func取数前更改元素，不更改元素本身,
不传func，默认升序(取前n最小值)
func = lambda x: -x 变为降序，取前n最大值，和top相同
'''
rdd = sc.parallelize([2, 4, 1, 6])
rdd.takeOrdered(2) # [1, 2]
rdd.takeOrdered(2, lambda x: -x) # [6, 4]

1.15 takeSample 随机抽取

# takeSample 随机抽取元素
'''  
param1: True随机有放回抽样，Fasle不放回抽样 
param2: 抽样个数
param3: 随机数种子
'''
rdd = sc.parallelize([1])
rdd.takeSample(True, 2)