PySpark简介

spark特点

• 运行速度快：DAG+内存运算
• 容易使用：Java、Scala、Python、R
• 通用性强：完整而强大的技术栈（Graphx:图计算，SparkSQL：结构化数据处理，MLib/ML：机器学习，Streaming：流式计算框架（微批处理）这方面Flink做的比较好）
• 运行模式多样：Kubernetes、Standalone、YARN、Mesos
• 兼容多种数据源：
  备注：使用python调Spark性能稍微不如Java、Scala

运行原理

spark封装了python接口，使用python调用spark工作原理如下

spark实例化

#初始化spark上下文
spark = (SparkSession.builder
#        .master("spark://192.168.2.123:7077") # 程序运行环境.master("local[4]")                   # 如果有集群，这里填写集群资源信息。例如：spark://IP:port.appName("SparkCoreDemo")             # 运行程序任务名
#        .config("youkey","youvalue") \        # 配置信息
#        .config('spark.dynamicAllocation.enabled',True)\ 开启动态分配资源
#        .config('spark.dynamicAllocation.initialExecutors',1)\ 动态分配初始executor个数默认值
#        .config('spark.dynamicAllocation.minExecutors',1)\ 最少分配1个
#        .config('spark.dynamicAllocation.maxExecutors',12)\ 最多分配12个
#        .config('spark.executor.memory','12G') \ # 设置每个执行器 内存大小
#        .config('spark.executor.cores','4') \ # 设置每个执行器 CPU核数 .getOrCreate())
sc = spark.sparkContext    # 用于RDD操作
sc.setLogLevel('ERROR') # 设置日志输出等级
spark.version  # 查看spark版本
# spark.stop() # 释放资源

SparkCore-RDD

RDD(Resilient Distributed DataSes)指一个只读的，可分区的分布式数据集。这个数据集放在内存或缓存中，可在计算中重复读取，RDD特点：

• 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象
• 通过并行转换的方式来创建，如map、filter、join
• 失败自动重建
• 可以控制存储级别（内存、磁盘等）来进行重用
• 必须是可序列化的
• 是静态类型的
  基于RDD的操作：转换、行动

RDD创建

• 基于内存对象
  rdd1=sc.parallelize([(“A”,23),(“B”,24),(“C”,29)])
  
• 读取文件属于转换操作

RDD_A = sc.textFile("./data/A.txt")

转换（Transformation）

返回值还是一个RDD，如Map、GroupBy操作。转换操作是延迟操作的，只有遇到后续的行动（Action）操作才会执行，这也为代码优化提供可能。转换操作如下：

• map(func):对RDD中的每个element都使用func，返回一个新的RDD
• filter(func) : 对RDD中的每个元素都使用func，返回每个执行func为true的元素构成的RDD
• flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果,扁平化的结果。
• mapPartitions(func):和map很像，但是map是每个element，而mapPartitions是每个partition
• mapPartitionsWithSplit(func):和mapPartitions很像，但是func作用的是其中一个split上，所以func中应该有index
• sample(withReplacement,faction,seed):抽样
• union(otherDataset)：返回一个新的dataset，包含源dataset和给定dataset的元素的集合
• distinct([numTasks]):返回一个新的dataset，这个dataset含有的是源dataset中的distinct的element
• groupByKey(numTasks):返回(K,Seq[V])，也就是hadoop中reduce函数接受的key-valuelist
• reduceByKey(func,[numTasks]):就是用一个给定的reduce func再作用在groupByKey产生的(K,Seq[V]),比如求和，求平均数
• sortByKey([ascending],[numTasks]):按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型
• join(otherDataset,[numTasks]):当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numTasks为并发的任务数
• cogroup(otherDataset,[numTasks]):当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,Seq[V],Seq[W])的dataset,numTasks 为并发的任务数
• cartesian(otherDataset)：笛卡尔积
  对部分方法举例介绍使用
• map实现数据的迭代转换，传入的函数接受的参数为RDD中的每个元素

RDD_A.map(lambda x:x.upper()).collect()

• filter 实现数据的过滤筛选，传入的函数接受的参数为rdd的每个元素，函数的返回值必须为布尔型

# 筛选RDD_A最后一个字符是C的数据
RDD_A.filter(lambda x:x[-1]=="c").collect()

• flatMp会将每次返回的结果扁平化，例如：map 返回的 是 [1,2] 那么flatmap返回的是1，2
  

• reduceByKey可用于文件去重问题
  

行动（Action）

行动（action）操作经常有返回结果或者将数据写入某个地址，比如count、save等，常用方法如下：

• reduce(func)：按照func对数据进行约减
• collect()：将RDD封装成数组返回
• count():计算数据集中element的个数
• first():返回数据集中的第一个元素
• take(n):返回前n个elements
• takeSample(withReplacement，num，seed)：抽样返回数据集中的num个元素，随机种子seed
• saveAsTextFile（path）：写入文本文件到path中
• saveAsSequenceFile(path):将key-value型数据保存到path中
• countByKey()：返回的是key对应的个数
• foreach(func):对dataset中的每个元素都使用func
  使用介绍如下
• take

rdd_a.take(2)

• countByKey