windowns使用PySpark环境配置和基本操作的简单示例

人气：292 时间：2021-06-02

这篇文章主要为大家详细介绍了windowns使用PySpark环境配置和基本操作的简单示例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧！

下载依赖

首先需要下载hadoop和spark，解压，然后设置环境变量。
hadoop清华源下载
spark清华源下载

代码如下：


HADOOP_HOME => /path/hadoop
SPARK_HOME => /path/spark

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

安装pyspark。

代码如下：


pip install pyspark

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

基本使用

可以在shell终端，输入pyspark，有如下回显：

输入以下指令进行测试，并创建SparkContext，SparkContext是任何spark功能的入口点。

代码如下：


>>> from pyspark import SparkContext
>>> sc = SparkContext("local", "First App")

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

如果以上不会报错，恭喜可以开始使用pyspark编写代码了。
不过，我这里使用IDE来编写代码，首先我们先在终端执行以下代码关闭SparkContext。

代码如下：


>>> sc.stop()

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

下面使用pycharm编写代码，如果修改了环境变量需要先重启pycharm。
在pycharm运行如下程序，程序会起本地模式的spark计算引擎，通过spark统计abc.txt文件中a和b出现行的数量，文件路径需要自己指定。

代码如下：


from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "First App")
logFile = "abc.txt"
logData = sc.textFile(logFile).cache()
numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()
print("Line with a:%i,line with b:%i" % (numAs, numBs))

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

运行结果如下：

20/03/11 16:15:57 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
20/03/11 16:15:58 WARN Utils: Service 'SparkUI' could not bind on port 4040. Attempting port 4041.
Line with a:3,line with b:1

这里说一下，同样的工作使用python可以做，spark也可以做，使用spark主要是为了高效的进行分布式计算。
戳pyspark教程
戳spark教程

RDD

RDD代表Resilient Distributed Dataset，它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素，RDD是spark计算的操作对象。
一般，我们先使用数据创建RDD，然后对RDD进行操作。
对RDD操作有两种方法：
Transformation（转换） - 这些操作应用于RDD以创建新的RDD。例如filter，groupBy和map。
Action（操作） - 这些是应用于RDD的操作，它指示Spark执行计算并将结果发送回驱动程序，例如count，collect等。

创建RDD

parallelize是从列表创建RDD，先看一个例子：

代码如下：


from pyspark import SparkContext


sc = SparkContext("local", "count app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"
     ])
print(words)

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

结果中我们得到一个对象，就是我们列表数据的RDD对象，spark之后可以对他进行操作。

ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:195

Count

count方法返回RDD中的元素个数。

代码如下：


from pyspark import SparkContext


sc = SparkContext("local", "count app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"
     ])
print(words)

counts = words.count()
print("Number of elements in RDD -> %i" % counts)

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

返回结果：

Number of elements in RDD -> 8

Collect

collect返回RDD中的所有元素。

代码如下：


from pyspark import SparkContext


sc = SparkContext("local", "collect app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"
     ])
coll = words.collect()
print("Elements in RDD -> %s" % coll)

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

返回结果：

Elements in RDD -> ['scala', 'java', 'hadoop', 'spark', 'akka', 'spark vs hadoop', 'pyspark', 'pyspark and spark']

foreach

每个元素会使用foreach内的函数进行处理，但是不会返回任何对象。
下面的程序中，我们定义的一个累加器accumulator，用于储存在foreach执行过程中的值。

代码如下：


from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "ForEach app")

accum = sc.accumulator(0)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)


def increment_counter(x):
    print(x)
    accum.add(x)
 return 0

s = rdd.foreach(increment_counter)
print(s)  # None
print("Counter value: ", accum)

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

返回结果：

None
Counter value: 15

filter

返回一个包含元素的新RDD，满足过滤器的条件。

代码如下：


from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Filter app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"]
)
words_filter = words.filter(lambda x: 'spark' in x)
filtered = words_filter.collect()
print("Fitered RDD -> %s" % (filtered))

 

Fitered RDD -> ['spark', 'spark vs hadoop', 'pyspark', 'pyspark and spark']

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

也可以改写成这样：

代码如下：


from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Filter app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"]
)


def g(x):
    for i in x:
        if "spark" in x:
            return i

words_filter = words.filter(g)
filtered = words_filter.collect()
print("Fitered RDD -> %s" % (filtered))

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

map

将函数应用于RDD中的每个元素并返回新的RDD。

代码如下：


from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Map app")
words = sc.parallelize(
    ["scala",
     "java",
     "hadoop",
     "spark",
     "akka",
     "spark vs hadoop",
     "pyspark",
     "pyspark and spark"]
)
words_map = words.map(lambda x: (x, 1, "_{}".format(x)))
mapping = words_map.collect()
print("Key value pair -> %s" % (mapping))

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

返回结果：

Key value pair -> [('scala', 1, '_scala'), ('java', 1, '_java'), ('hadoop', 1, '_hadoop'), ('spark', 1, '_spark'), ('akka', 1, '_akka'), ('spark vs hadoop', 1, '_spark vs hadoop'), ('pyspark', 1, '_pyspark'), ('pyspark and spark', 1, '_pyspark and spark')]

Reduce

执行指定的可交换和关联二元操作后，然后返回RDD中的元素。

代码如下：


from pyspark import SparkContext
from operator import add


sc = SparkContext("local", "Reduce app")
nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
adding = nums.reduce(add)
print("Adding all the elements -> %i" % (adding))

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

这里的add是python内置的函数，可以使用ide查看：

代码如下：


def add(a, b):
    "Same as a + b."
    return a + b

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

reduce会依次对元素相加，相加后的结果加上其他元素，最后返回结果（RDD中的元素）。

Adding all the elements -> 15

Join

返回RDD，包含两者同时匹配的键，键包含对应的所有元素。

代码如下：


from pyspark import SparkContext


sc = SparkContext("local", "Join app")
x = sc.parallelize([("spark", 1), ("hadoop", 4), ("python", 4)])
y = sc.parallelize([("spark", 2), ("hadoop", 5)])
print("x =>", x.collect())
print("y =>", y.collect())
joined = x.join(y)
final = joined.collect()
print( "Join RDD -> %s" % (final))

windowns使用PySpark环境配置和基本操作

返回结果：

x => [('spark', 1), ('hadoop', 4), ('python', 4)]
y => [('spark', 2), ('hadoop', 5)]
Join RDD -> [('hadoop', (4, 5)), ('spark', (1, 2))]

到此这篇关于windowns使用PySpark环境配置和基本操作的文章就介绍到这了,更多相关PySpark环境配置内容请搜索四海网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持四海网！

本文来自：http://www.q1010.com/181/18708-0.html

注：关于windowns使用PySpark环境配置和基本操作的简单示例的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。

关键词：python

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