【Python大数据】PySpark

CSDN不支持多个资源绑定，另外两个数据文件下载：

订单数据-json.zip

search-log.zip

Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎

简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据

而Python语言则是Spark重点支持的方向

使用pip安装PySpark库：pip install pyspark

安装好之后让我们简单使用一下吧

from pyspark import SparkConf,SparkContext
# 创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
# 基于SparkConf类对象创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 打印PySpark的运行版本
print(sc.version)
# 停止SparkContext对象的运行(停止PySpark程序)
sc.stop()

PySpark的编程，主要分为如下三大步骤：

步骤

RDD对象&&数据输入

RDD全称为：弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)

PySpark针对数据的处理，都是以RDD对象作为载体，即：

  • 数据存储在RDD内
  • 各类数据的计算方法，也都是RDD的成员方法
  • RDD的数据计算方法，返回值依旧是RDD对象

PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将Python中的容器转换为PySpark的RDD对象

from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 通过parallelize方法将Python对象加载到Spark内，成为RDD对象
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd2 = sc.parallelize((1,2,3,4,5))
rdd3 = sc.parallelize("root")
rdd4 = sc.parallelize({1,2,3,4,5})
rdd5 = sc.parallelize({"company":"bilibili","work":"sleep"})
# 查看RDD里面有什么内容用collect()方法
print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())
sc.stop()

运行结果：

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
['r', 'o', 'o', 't']
[1, 2, 3, 4, 5]
['company', 'work']

注意：

  • 字符串会被拆分成一个个的字符，存入RDD对象
  • 字典仅有key会被存入RDD对象

读取文件转RDD对象

PySpark也支持通过SparkContext入口对象来读取文件，构建出RDD对象

rdd = sc.textFile(文件路径)

数据计算方法

RDD对象内置成员方法(算子)

map算子

# map算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
# 路径写自己的路径，注意是反斜杠"/"，一般默认是"python.exe"，笔者这样写是因为重命名过
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
'''通过map方法将全部数据都乘以10
def func(data):
    return data*10
rdd2 = rdd.map(func)
'''
rdd2 = rdd.map(lambda x: x*10)
'''链式调用 返回值类型还是此类型可以继续在后面"."
例如上面的：conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
那么将全部数据乘以10再加1就可以这样写
rdd2 = rdd.map(lambda x: x*10).map(lambda x: x+1)
'''
print(rdd2.collect())
sc.stop()

运行结果：

[10, 20, 30, 40, 50]

flatMap算子

对rdd执行map操作，然后进行"解除嵌套"操作

# 嵌套的list
lst = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
# 如果解除了嵌套
lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

示例：

# flatMap算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize(["apple banana orange","tomato potato","wine beer"])
# 需求：将rdd数据里面的单词一个个提取出来
rdd1 = rdd.map(lambda x: x.split(" "))
print(rdd1.collect())
# 输出结果：[['apple', 'banana', 'orange'], ['tomato', 'potato'], ['wine', 'beer']]
# 是嵌套列表的形式，需要解嵌套
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(rdd2.collect())
# 输出结果：['apple', 'banana', 'orange', 'tomato', 'potato', 'wine', 'beer']
sc.stop()

reduceByKey算子

功能：针对KV型RDD，自动按照key分组，然后根据你提供的聚合逻辑，完成组内数据(value)的聚合操作。

语法：

rdd.reduceByKey(func)
# func:(V,V) -> V
# 接收2个传入参数(类型要一致)，返回一个返回值，类型和传入要求一致。

KV型RDD指二元元组

reduceByKey中的聚合逻辑：

比如，有[1,2,3,4,5]，聚合函数是：lambda a,b: a+b

聚合逻辑

示例：

# reduceByKey算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([('男',95), ('女',90), ('男',88), ('女',92)])
# 求男生和女生两个组的成绩之和
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a,b: a+b)
print(rdd2.collect())
sc.stop()

运行结果：

[('男', 183), ('女', 182)]

综合案例1

前置：在当前目录下创建一个"words.txt"，里面存放内容如下：

sheep tiger duck pig duck
pig pig tiger sheep sheep
tiger duck pig duck
sheep sheep pig tiger

需求：统计单词出现个数

实现：

# 综合案例1
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取数据文件
rdd = sc.textFile("words.txt")
# 取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 将所有单词都转换为二元元组，单词为key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word,1))
# 分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a,b: a+b)
print(result_rdd.collect())

运行结果：

[('sheep', 5), ('tiger', 4), ('duck', 4), ('pig', 5)]

filter算子

功能：对数据进行过滤

语法：

rdd.filter(func)
# func:(T) -> bool 传入1个随意类型的参数，返回值为True(被保留)或False(被丢弃)

示例：

# filter算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
# 对数据进行过滤，保留偶数
rdd1 = rdd.filter(lambda num: num%2 == 0)
print(rdd1.collect())

运行结果：

[2, 4]

distinct算子

功能：对RDD数据进行去重，返回新RDD；直接调用，无需传参

示例：

# distinct算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,2,3,3,3,4,4,4,4])
# 对数据进行去重
rdd1 = rdd.distinct()
print(rdd1.collect())

运行结果：

[1, 2, 3, 4]

sortBy算子

功能：对RDD数据基于指定规则进行排序

语法：

rdd.sortBy(func, ascending=False, numPartitions=1)
'''
func:(T) -> U:告知按照rdd中的那个数据进行排序，比如
lambda x: x[1] 表示按照rdd中的第二列元素进行排序
ascending: True升序 False降序
numPartitions: 用多少分区排序(与分布式有关，目前设置为1即可)
'''

示例：

# sortBy算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([("C/C++","赵老师",13),("Java","孙老师",21),("Python","王老师",9)])
# 假设有这样一组数据，内容分别为语言科目、科任老师、选课人数，对数据按照选课人数降序排序
rdd1 = rdd.sortBy(lambda x: x[2], ascending=False, numPartitions=1)
print(rdd1.collect())

运行结果：

[('Java', '孙老师', 21), ('C/C++', '赵老师', 13), ('Python', '王老师', 9)]

综合案例2

本案例所需数据在开头下载

数据说明：内容为订单相关信息；格式为json，一行有多个json数据，用" | "分隔

需求：

  1. 各个城市的销售额排名(降序)
  2. 各个城市的售卖商品类别
  3. 北京市的售卖商品类别

实现：

# 综合案例2
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
# TODO 需求1：各个城市的销售额排名(降序)
# 1.1 读取文件得到RDD
file_rdd = sc.textFile("orders.txt")
# 1.2 取出一个个JSON字符串
json_str_rdd = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split("|"))
# 1.3 将JSON字符串转换为字典
dict_rdd = json_str_rdd.map(lambda x: json.loads(x))
#print(dict_rdd.collect())
# 1.4 取出城市和销售额数据
city_with_money_rdd = dict_rdd.map(lambda x: (x['areaName'], int(x['money'])))
# 1.5 按城市分组，按销售额聚合
city_result_rdd = city_with_money_rdd.reduceByKey(lambda a,b: a+b)
# 1.6 按销售额聚合结果进行排序
result1_rdd = city_result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
print("需求1的结果：",result1_rdd.collect())
# TODO 需求2：各个城市的售卖商品类别
# 取出全部商品类别并进行去重
category_rdd = dict_rdd.map(lambda x: x['category']).distinct()
print("需求2的结果：",category_rdd.collect())
# TODO 需求3：北京市的售卖商品类别
category_beijing_rdd = dict_rdd.filter(lambda x: x['areaName']=='北京').map(lambda x: x['category']).distinct()
print("需求3的结果：",category_beijing_rdd.collect())

运行结果：

需求1的结果： [('北京', 91556), ('杭州', 28831), ('天津', 12260), ('上海', 1513), ('郑州', 1120)]
需求2的结果： ['平板电脑', '家电', '书籍', '手机', '电脑', '家具', '食品', '服饰']
需求3的结果： ['平板电脑', '家电', '书籍', '手机', '电脑', '家具', '食品', '服饰']

数据输出

collect算子

  • 功能：将RDD各个分区的数据统一收集到Driver中，形成一个List对象
  • 用法：rdd.collect()
  • 返回值是一个list

前面一直在用，不再赘述

reduce算子

功能：对RDD数据集按照传入的逻辑进行聚合

语法：

rdd.reduce(func)
# func: (T,T) -> T
类比reduceByKey
返回计算结果

示例：

# reduce算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
result = rdd.reduce(lambda a,b: a+b)
print(result)# 15

take算子

功能：取RDD的前N个元素，组合成list返回

示例：

# take算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
take_list = rdd.take(3)
print(take_list)

运行结果：

[1, 2, 3]

count算子

功能：计算RDD数据的数目并返回这个数值

示例：

# count算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
count = rdd.count()
print(count)# 5

saveAsTextFile算子

功能：将RDD的数据写入文本文件中

支持本地写出，hdfs等文件系统

需要先进行相关配置

本文开头提供配置下载，内附说明

示例：

# saveAsTextFile算子
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
os.environ['HADOOP_HOME'] = "C:/00_Root-tools/hadoop-3.0.0"
# hadoop安装路径
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
conf.set("spark.default.parallelism","1") # 设置全局并行度为1
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd2 = sc.parallelize([("Hello",3), ("Spark",5), ("Hi",7)])
rdd3 = sc.parallelize([[1,3,5], [6,7,9], [11,13,11]])
# 输出到文件中，设置路径
rdd1.saveAsTextFile("E:/output1")
rdd2.saveAsTextFile("E:/output2")
rdd3.saveAsTextFile("E:/output3")

修改rdd分区为1个

方式1：SparkConf对象设置属性全局并行度为1

conf.set("spark.default.parallelism","1") # 设置全局并行度为1

方式2：创建RDD的时候设置(parallelize方法传入numSlices参数为1)

rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5], numSlices=1)#或
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5], 1)

综合案例3

数据：search_log.txt

在本文开头提供下载

需求：读取文件转换成RDD，并完成：

  1. 打印输出：热门搜索时间段(小时精度)Top3
  2. 打印输出：热门搜索词Top3
  3. 打印输出：统计"黑马程序员"关键字在哪个时段被搜索最多
  4. 将数据转换为JSON格式，写出为文件

示例：

# 综合案例3
from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Users/Leon/AppData/Local/Programs/Python/Python310/python310.exe"
os.environ['HADOOP_HOME'] = "C:/00_Root-tools/hadoop-3.0.0"
# hadoop安装路径
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
conf.set("spark.default.parallelism","1") # 设置全局并行度为1
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取文件转换成RDD
file_rdd = sc.textFile("search_log.txt")
# TODO 需求1：打印输出：热门搜索时间段(小时精度)Top3
'''
1.1 取出全部的时间并转换为小时
1.2 转换为(小时,1)的二元元组
1.3 Key分组聚合Value
1.4 排序(降序)
1.5 取前三
'''
# 链式调用
'''
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t"))\
    .map(lambda  x: x[0][:2])\
    .map(lambda x: (x,1))\
3个map可以写成1个
'''
result1 = \
file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[0][:2],1))\
    .reduceByKey(lambda a,b: a+b)\
    .sortBy(lambda x: x[1],ascending=False,numPartitions=1)\
    .take(3)
print("需求1的结果：",result1)
# TODO 需求2：打印输出：热门搜索词Top3
'''
2.1 取出全部的搜索词
2.2 (词,1) 二元元组
2.3 分组聚合
2.4 排序
2.5 取前三
'''
result2 = \
file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2],1))\
    .reduceByKey(lambda a,b: a+b)\
    .sortBy(lambda x: x[1],ascending=False,numPartitions=1)\
    .take(3)
print("需求2的结果：",result2)
# TODO 需求3：打印输出：统计"黑马程序员"关键字在哪个时段被搜索最多
'''
3.1 过滤内容，只保留"黑马程序员"关键字
3.2 转换为(小时,1)的二元元组
3.3 分组聚合
3.4 排序
3.5 取前1
'''
result3 = \
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t"))\
    .filter(lambda x: x[2]=="黑马程序员")\
    .map(lambda x: (x[0][:2],1))\
    .reduceByKey(lambda a,b: a+b)\
    .sortBy(lambda x: x[1],ascending=False,numPartitions=1)\
    .take(1)
print("需求3的结果：",result3)
# TODO 需求4：将数据转换为JSON格式，写出为文件
# 转换为JSON格式的RDD并写出为文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t"))\
    .map(lambda x: {"time": x[0], "user_id":x[1], "key_word":x[2], "rank1":x[3], "rank2":x[4], "url":x[5]})\
    .saveAsTextFile("E:/output_json")

输出结果：

需求1的结果： [('20', 3479), ('23', 3087), ('21', 2989)]
需求2的结果： [('scala', 2310), ('hadoop', 2268), ('博学谷', 2002)]
需求3的结果： [('22', 245)]
//生成文件夹

PySpark代码是可以在大数据集群上运行的

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23.HashMap的put方法流程

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一、put方法的流程图 二、put方法的执行步骤 首先&#xff0c;根据key值计算哈希值。然后判断table数组是否为空或者数组长度是否为0&#xff0c;是的话则要扩容&#xff0c;resize&#xff08;&#xff09;。接着&#xff0c;根据哈希值计算数组下标。如果这个下标位置为空&a…
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