spark篇（一）——Spark核心概念与操作

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1Spark核心概念与操作

1.1Spark简介

Apache Spark是新兴的一种快速通用的大规模数据处理引擎。它的优势有三个方面：

• 通用计算引擎 能够运行MapReduce、数据挖掘、图运算、流式计算、SQL等多种框架；
• 基于内存 数据可缓存在内存中，特别适用于需要迭代多次运算的场景；
• 与Hadoop集成 能够直接读写HDFS中的数据，并能运行在YARN之上。

Spark是用Scala语言编写的，所提供的API也很好地利用了这门语言的特性，当然作为数据科学的一环，它也可以使用Java和Python编写应用。这里我们将用Python给大家做讲解。

1.2Spark核心

Spark支持多种运行模式。单机部署下，既可以用本地（Local）模式运行，也可以使用伪分布式模式来运行；当以分布式集群部署的时候，可以根据实际情况选择Spark自带的独立（Standalone）运行模式、YARN运行模式或者Mesos模式。虽然模式多，但是Spark的运行架构基本由三部分组成，包括SparkContext（驱动程序）、ClusterManager（集群资源管理器）和Executor（任务执行进程）。

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• SparkContext提交作业，向ClusterManager申请资源；
• ClusterManager会根据当前集群的资源使用情况，进行有条件的FIFO策略：先分配的应用程序尽可能多地获取资源，后分配的应用程序则在剩余资源中筛选，没有合适资源的应用程序只能等待其他应用程序释放资源；
• ClusterManager默认情况下会将应用程序分布在尽可能多的Worker上，这种分配算法有利于充分利用集群资源，适合内存使用多的场景，以便更好地做到数据处理的本地性；另一种则是分布在尽可能少的Worker上，这种适合CPU密集型且内存使用较少的场景；
• Excutor创建后与SparkContext保持通讯，SparkContext分配任务集给Excutor，Excutor按照一定的调度策略执行任务集。

Spark包含1个driver(笔记本电脑或者集群网关机器上)和若干个executor(在各个节点上)，通过SparkContext(简称sc)连接Spark集群、创建RDD、累加器（accumlator）、广播变量（broadcast variables），简单可以认为SparkContext（驱动程序）是Spark程序的根本。

Driver会把计算任务分成一系列小的task，然后送到executor执行。executor之间可以通信，在每个executor完成自己的task以后，所有的信息会被传回。

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1.3 RDD(弹性分布式数据集)介绍

在Spark里，所有的处理和计算任务都会被组织成一系列 Resilient Distributed Dataset(弹性分布式数据集，简称RDD)上的transformations(转换) 和 actions(动作)。

RDD是一个包含诸多元素、被划分到不同节点上进行并行处理的数据集合，可以将RDD持久化到内存中，这样就可以有效地在并行操作中复用（在机器学习这种需要反复迭代的任务中非常有效）。在节点发生错误时RDD也可以自动恢复。

说起来，RDD就像一个NumPy array或者一个Pandas Series，可以视作一个有序的item集合。
只不过这些item并不存在driver端的内存里，而是被分割成很多个partitions，每个partition的数据存在集群的executor的内存中。
RDD是最重要的载体，我们看看如何初始化这么一个对象:

1.3.1初始化RDD方法1

如果你本地内存中已经有一份序列数据(比如python的list)，你可以通过sc.parallelize去初始化一个RDD
当你执行这个操作以后，list中的元素将被自动分块(partitioned)，并且把每一块送到集群上的不同机器上。

import pyspark
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SparkConf
conf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
sc=SparkContext.getOrCreate(conf)

my_list = [1,2,3,4,5] #存放在当前环境内存当中的list
#rdd是一个对象，看不到它的内容，他是一个弹性分布的数据集，已经被分发到不同的服务器上了。要看到全部的数据需要把数据收回来
rdd = sc.parallelize(my_list)
rdd

输出结果：

ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:475

rdd.getNumPartitions()

输出结果：

4

如果你想看看分区状况怎么办

collect()这个函数需要慎用，collect是将所有的数据收回本地。

rdd.glom().collect()

输出结果：

[[1], [2], [3], [4, 5]]

在这个例子中，是一个4-core的CPU笔记本
Spark创建了4个executor，然后把数据分成4个块。

Tips：使用sc.parallelize，你可以把Python list，NumPy array或者Pandas Series、Pandas DataFrame转成Spark RDD。

1.3.2初始化RDD方法2

第2种方式当然是直接把文本读到RDD了
你的每一行都会被当做一个item，不过需要注意的一点是，Spark一般默认你的路径是指向HDFS的，如果你要从本地读取文件的话，给一个file://开头的全局路径。

!head -5 ./names/yob1880.txt

输出结果：

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# Record current path for future use
import os
cwd = os.getcwd()
cwd

输出结果：

'/home/ds/notebooks/spark'

# File from Pandas exercises
rdd = sc.textFile("file://" + cwd + "/names/yob1880.txt")
rdd

输出结果：

file:///home/ds/notebooks/spark/names/yob1880.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at NativeMethodAccessorImpl.java:-2

rdd.first()

你甚至可以很粗暴地读入整个文件夹的所有文件。

但是要特别注意，这种读法，RDD中的每个item实际上是一个形如(文件名，文件所有内容)的元组。

咱们来试着读一读所有的文件

rdd = sc.wholeTextFiles("file://" + cwd + "/names")
rdd

输出结果：

org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD@6b954745

rdd.first()

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1.3.3 其余初始化RDD的方法

RDD还可以通过其他方式初始化，包括

• HDFS上的文件
• Hive中的数据库与表
• Spark SQL得到的结果

1.4 RDD transformations 和 actions

RDDs可以进行一系列的变换得到新的RDD，有点类似那个过程，我们先给大家提一下RDD上最最常用到的transformation:

• map() 对RDD的每一个item都执行同一个操作
• flatMap() 对RDD中的item执行同一个操作以后得到一个list，然后以平铺的方式把这些list里所有的结果组成新的list
• filter() 筛选出来满足条件的item
• distinct() 对RDD中的item去重
• sample() 从RDD中的item中采样一部分出来，有放回或者无放回
• sortBy() 对RDD中的item进行排序

如果你想看操作后的结果，可以用一个叫做collect()的action把所有的item转成一个Python list。

简单例子如下：

numbersRDD = sc.parallelize(range(1,11))
print(numbersRDD.collect())

squaresRDD = numbersRDD.map(lambda x: x**2)  # 1进1出
print(squaresRDD.collect())

filteredRDD = numbersRDD.filter(lambda x: x % 2 == 0)  # Only the evens
print(filteredRDD.collect())

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然后咱们看看flatMap()的平展功能:

sentencesRDD = sc.parallelize(['Hello world', 'My name is Patrick'])
wordsRDD = sentencesRDD.flatMap(lambda sentence: sentence.split(" "))
print(wordsRDD.collect())
print(wordsRDD.count())

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为了做一个小小的对应，咱们看看python里对应的操作大概是什么样的:

l = ['Hello world', 'My name is Patrick']
ll = []
for sentence in l:
    ll = ll + sentence.split(" ")
ll

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比较炫酷的是，前面提到的Transformation，可以一个接一个地串联，比如:

# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def doubleIfOdd(x):
    if x % 2 == 1:
        return 2 * x
    else:
        return x

resultRDD = (numbersRDD           # In parentheses so we can write each
             .map(doubleIfOdd)    # transformation in one line
             .filter(lambda x: x > 6)
             .distinct())

resultRDD.collect()

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1.5RDD间的操作

如果你手头上有2个RDD了，下面的这些操作能够帮你对他们以个种方式组合得到1个RDD:

• rdd1.union(rdd2): 所有rdd1和rdd2中的item组合
• rdd1.intersection(rdd2): rdd1 和 rdd2的交集
• rdd1.substract(rdd2): 所有在rdd1中但不在rdd2中的item（差集）
• rdd1.cartesian(rdd2): rdd1 和 rdd2中所有的元素笛卡尔乘积

简单例子如下

numbersRDD = sc.parallelize([1,2,3])
moreNumbersRDD = sc.parallelize([2,3,4])
numbersRDD.union(moreNumbersRDD).collect()

输出结果：

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numbersRDD.intersection(moreNumbersRDD).collect()

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numbersRDD.subtract(moreNumbersRDD).collect()

numbersRDD.cartesian(moreNumbersRDD).collect()

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特别注意：Spark的一个核心概念是惰性计算。当你把一个RDD转换成另一个的时候，这个转换不会立即生效执行！！！
Spark会把它先记在心里，等到真的需要拿到转换结果的时候，才会重新组织你的transformations(因为可能有一连串的变换)

这样可以避免不必要的中间结果存储和通信。

刚才提到了惰性计算，那么什么东西能让它真的执行转换与运算呢？
是的，就是我们马上提到的Actions，下面是常见的action，当他们出现的时候，表明我们需要执行刚才定义的transform了:

• collect(): 计算所有的items并返回所有的结果到driver端，接着 collect()会以Python list的形式返回结果
• first(): 和上面是类似的，不过只返回第1个item
• take(n): 类似，但是返回n个item
• count(): 计算RDD中item的个数
• top(n): 返回头n个items，按照自然结果排序
• reduce(): 对RDD中的items做聚合

我们之前已经看过 collect(), first() 和 count() 的例子了。 咱们看看 reduce() 如何使用。比如Spark里从1加到10你可以这么做

# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
rdd = sc.parallelize(range(1,10+1))
rdd.reduce(lambda x, y: x + y)

如果你想了解一下reduce的细节的话，其实可能会先在每个分区(partition)里完成reduce操作，然后再全局地进行reduce。

这个过程你可以从如下的代码大致理解。

def f(x,y):
    return x + y

l = [1,2,3,4]
f(f(f(l[0],l[1]), l[2]), l[3])

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有一个很有用的操作，我们试想一下，有时候我们需要重复用到某个transform序列得到的RDD结果。但是一遍遍重复计算显然是要开销的，所以我们可以通过一个叫做cache()的操作把它暂时地存储在内存中:

# Calculate the average of all the squares from 1 to 10
import numpy as np
numbersRDD = sc.parallelize(np.linspace(1.0, 10.0, 10))
squaresRDD = numbersRDD.map(lambda x: x**2)

squaresRDD.cache()  # Preserve the actual items of this RDD in memory

avg = squaresRDD.reduce(lambda x, y: x + y) / squaresRDD.count()
print(avg)

缓存RDD结果对于重复迭代的操作非常有用，比如很多机器学习的算法，训练过程需要重复迭代。

1.6针对更复杂结构的transformations和actions

咱们刚才已经见识到了Spark中最常见的transform和action，但是有时候我们会遇到更复杂的结构，比如非常非常经典的是以元组形式组织的k-v对（key, value）

我们把它叫做pair RDDs，而Sark中针对这种item结构的数据，定义了一些transformation和action:

• reduceByKey(): 对所有有着相同key的items执行reduce操作
• groupByKey(): 返回类似(key, listOfValues)元组的RDD，后面的value List 是同一个key下面的
• sortByKey(): 按照key排序
• countByKey(): 按照key去对item个数进行统计
• collectAsMap(): 和collect有些类似，但是返回的是k-v的字典

以下是Spark中的一些例子

怎么说呢，统计这个案例算是分布式（hadoop/spark）相关知识中的“Hello World”

rdd = sc.parallelize(["Hello hello", "Hello New York", "York says hello"])
resultRDD = (
    rdd
    .flatMap(lambda sentence: sentence.split(" "))  # split into words
    .map(lambda word: word.lower())                 # lowercase
    .map(lambda word: (word, 1))                    # count each appearance
    .reduceByKey(lambda x, y: x + y)                # add counts for each word
)
resultRDD.collect()

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我们将结果以k-v字典的形式返回

result = resultRDD.collectAsMap()
result

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如果你想要出现频次最高的2个词，可以这么做:

print(resultRDD
      .sortBy(keyfunc=lambda (word, count): count, ascending=False)
      .take(2))

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