人总是会执着于失去的，而又不珍惜现在所拥有的

                                                                        —— 24.11.9

一、map方法

PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的，采用依赖进行，RDD对象内置丰富的成员方法（算子）

map算子

功能：map算子，是将RDD的数据一条条处理（处理的逻辑：基于map算子中接收的处理函数)，返回新的RDD

语法:

from pyspark import SparkConf,SparkContext

# 设置spark中的python解释器对象
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python.learning/pyt/scripts/python.exe"

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD对象
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
# 通过map方法将全部的数据乘以10
# 能够接受一个函数，并且将函数作为参数传递进去
# 方法1：接受一个匿名函数lambda
rdd1 = rdd.map(lambda x:x*10)
print("rdd1:",rdd1.collect())

# 方法2：接受一个函数
def multi(x):
    return x * 10

rdd2 = rdd.map(multi)
print("rdd2：",rdd2.collect())

# 匿名函数链式调用
# 将每一个数乘以100再加上7再减去114
rdd3 = rdd.map(lambda x:x*100).map(lambda x:x+7).map(lambda x:x-114)
print("rdd3:",rdd3.collect())

注：

map算子可以通过lambda匿名函数进行链式调用，处理复杂的功能

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二、flatMap方法

flatMap算子

计算逻辑和map一样

比map多出：解除一层嵌套的功能

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功能：

对rdd执行map操作，然后进行 解除嵌套 操作

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用法

from pyspark import SparkConf,SparkContext

# 设置spark中的python解释器对象
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python.learning/pyt/scripts/python.exe"

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize(["一切都会解决 回头看","轻舟已过万重山 一切都会好的","我一直相信"])

# 需求：将RDD数据里面的一个个单词提取出来
rdd1 = rdd.map(lambda x:x.split(" "))
print("rdd1：", rdd2.collect())

rdd2 = rdd.flatMap(lambda x:x.split(" "))
print("rdd2：", rdd3.collect())

注： 

计算逻辑和map一样，比map多出解除一层嵌套的功能

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三、reduceByKey方法

reduceByKey算子

功能:

① 自动分组：针对KV型（二元元组）RDD,自动按照 key 分组

② 分组聚合：接受一个处理函数，根据你提供的聚合逻辑，完成组内数据 (valve) 的聚合操作.

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用法：

rdd.reduceByKey(func)
# func:(V，V)→V
# 接受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

reduceByKey的聚合逻辑是：

比如，有[1，2，3，4，5]，然后聚合函数是：lambda a，b：a + b 

将容器中的所有元素进行聚合

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语法：

from pyspark import SparkConf,SparkContext

# 设置spark中的python解释器对象
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python.learning/pyt/scripts/python.exe"

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个二元元组rdd对象
rdd = sc.parallelize([("男",99),("男",88),("女",99),("男",77),("女",88)])

# 求男生和女生两个组的成绩之和
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda x , y : x + y)
print(rdd2.collect())

注：

1.reduceByKey算子：接受一个处理函数，对数据进行两两计算

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四、WordCount案例

使用PySpark进行单词计数的案例

读取文件，统计文件内，单词的出现数量

WordCount文件：

So long as men can breathe or eyes can see,
So long lives this，and this gives life to thee.

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代码 

将所有单词都转换成二元元组，单词为key，value设置为1，value表示每个单词出现的次数，作为value，初始化为1，若单词相等，则表示key相同，value值进行累加

from pyspark import SparkConf,SparkContext

# 设置spark中的python解释器对象
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python.learning/pyt/scripts/python.exe"

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/2LFE\Desktop\WordCount.txt")
# 取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x:x.split(" "))
print(word_rdd.collect())
# 将所有单词都转换成二元元组，单词为key，value设置为1，value表示每个单词出现的次数，作为value，
# 若单词相等，则表示value相同，key值进行累加
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)
# 打印并输出结果
print(result_rdd.collect())