Pyspark

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今天继续和大家分享一下Pyspark基础入门3
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前言

今天和大家分享的是Spark RDD算子相关的操作。
RDD算子: 指的是RDD对象中提供了非常多的具有特殊功能的函数, 我们一般将这样的函数称为算子(大白话: 指的RDD的API)

一、RDD算子的分类

整个RDD算子, 共分为二大类: Transformation(转换算子) 和 Action(动作算子)
转换算子:
1- 所有的转换算子在执行完成后, 都会返回一个新的RDD
2- 所有的转换算子都是LAZY(惰性),并不会立即执行, 此时可以认为通过转换算子来定义RDD的计算规则
3- 转换算子必须遇到Action算子才会触发执行

动作算子:
1- 动作算子在执行后, 不会返回一个RDD, 要不然没有返回值, 要不就返回其他的
2- 动作算子都是立即执行, 一个动作算子就会产生一个Job执行任务,运行这个动作算子所依赖的所有的RDD

二、转换算子

在这里插入图片描述

1.map算子

格式: rdd.map(fn)
说明: 根据传入的函数, 对数据进行一对一的转换操作, 传入一行, 返回一行

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo1").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_map = rdd_init.map(lambda num: num + 1)
    rdd_res = rdd_map.collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

2.groupBy算子

格式: groupBy(fn)
说明: 根据传入的函数对数据进行分组操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

    # def jo(num):
    #     if num % 2 == 0:
    #         return 'o'
    #     else:
    #         return 'j'

    rdd_group_by = rdd_init.groupBy(lambda num: 'o' if num % 2 == 0 else 'j')
    rdd_res = rdd_group_by.mapValues(list).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

3.filter算子

格式: filter(fn)
说明: 过滤算子, 可以根据函数中指定的过滤条件, 对数据进行过滤操作, 条件返回True表示保留, 返回False表示过滤掉

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo3").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.filter(lambda num: num > 3).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

4.flatMap算子

格式: flatMap(fn)
说明: 在map算子的基础上, 在加入一个压扁的操作, 主要适用于一行中包含多个内容的操作, 实现一转多的操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo4").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize(['张三 李四 王五 赵六', '田七 周八 李九'])
    rdd_res = rdd_init.flatMap(lambda line: line.split(' ')).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

5.union(并集) 和 intersection(交集)算子

格式: rdd1.union|intersection(rdd2)

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo5").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd1 = sc.parallelize([3, 1, 5, 7, 9])
    rdd2 = sc.parallelize([5, 8, 2, 4, 0])

    # rdd_res = rdd1.union(rdd2).collect()
    # rdd_res = rdd1.union(rdd2).distinct().collect()
    rdd_res = rdd1.intersection(rdd2).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

6.groupByKey算子

格式: groupByKey()
说明: 根据key进行分组操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo6").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c01', '张三'), ('c02', '李四'), ('c02', '王五'),
                               ('c02', '赵六'), ('c03', '田七'), ('c03', '周八')])

    rdd_res = rdd_init.groupByKey().mapValues(list).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

7.reduceByKey算子

格式: reduceByKey(fn)
说明: 根据key进行分组, 将一个组内的value数据放置到一个列表中, 对这个列表基于传入函数进行聚合计算操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo7").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c01', '张三'), ('c02', '李四'), ('c02', '王五'),
                               ('c02', '赵六'), ('c03', '田七'), ('c03', '周八')])

    rdd_res = rdd_init.map(lambda kv: (kv[0], 1)).reduceByKey(lambda arr, curr: arr + curr).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

8.sortByKey算子

格式: sortByKey(ascending = True|False)
说明: 根据key进行排序操作, 默认按照key进行升序排序, 如果需要倒序, 设置 ascending 为False

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo8").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c03', '张三'), ('c04', '李四'), ('c05', '王五'),
                               ('c01', '赵六'), ('c07', '田七'), ('c08', '周八')])

    rdd_res = rdd_init.sortByKey(ascending=False).collect()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

9.countByKey和 countByValue算子

countByKey() 根据key进行分组统计每个分组下有多少个元素
countByValue() 根据value进行分组, 统计相同value有多少个

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo9").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c01', '张三'), ('c02', '李四'), ('c02', '王五'),
                               ('c02', '赵六'), ('c03', '田七'), ('c03', '周八'), ('c01', '张三')
                               ])

    rdd_res0 = rdd_init.countByKey()
    rdd_res1 = rdd_init.countByValue()

    print(rdd_res0)
    print(rdd_res1)
    sc.stop()

三、动作算子

在这里插入图片描述

1.reduce算子

格式: reduce(fn)
作用: 根据传入的函数对数据进行聚合操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo1").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.reduce(lambda agg, curr: agg + curr)
    print(rdd_res)
    sc.stop()

2.first算子

格式: first()
说明: 获取第一个元素

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo2").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.first()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

3.take算子

格式: take(N)
说明: 获取前N个元素, 类似于limit操作

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo3").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.take(3)
    print(rdd_res)
    sc.stop()

4.top算子

格式: top(N, [fn])
说明: 对数据集进行倒序排序操作, 如果是kv类型, 默认是针对key进行排序, 获取前N个元素
fn: 可以自定义排序, 根据谁来排序

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo4").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c03', 10), ('c04', 30), ('c05', 20),
                               ('c01', 20), ('c07', 80), ('c08', 5)])

    rdd_res = rdd_init.top(3, lambda kv: kv[1])
    print(rdd_res)
    sc.stop()

5.count算子

格式: count()
说明: 统计多少个

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo5").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.count()
    print(rdd_res)
    sc.stop()

6.foreach算子

格式: foreach(fn)
说明: 对数据集进行遍历操作, 遍历后做什么, 取决于传入的函数

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo6").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([('c03', 10), ('c04', 30), ('c05', 20),
                               ('c01', 20), ('c07', 80), ('c08', 5)])

    rdd_res = rdd_init.foreach(lambda kv : print(kv))
    print(rdd_res)
    sc.stop()

7.takeSample算子

格式: takeSample(True|False, N,seed(种子值))
- 参数1: 是否允许重复采样
- 参数2: 采样多少个, 如果允许重复采样, 采样个数不限制, 否则最多等于本身数量个数
- 参数3: 设置种子值, 值可以随便写, 一旦写死了, 表示每次采样的内容也是固定的(可选的) 如果没有特殊需要, 一般不设置
作用: 数据抽样

from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("demo6").setMaster("local[*]")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    rdd_init = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    rdd_res = rdd_init.takeSample(withReplacement=True, num=5, seed=1)
    print(rdd_res)
    sc.stop()

总结

今天主要分享了RDD的转换算子和动作算子，下次继续分享RDD的一些其他重要算子。

Pyspark基础入门4_RDD转换算子