作为数据挖掘工程师，以后必不可免要用到并行计算，pyspark是python操作spark的API，本人因此入了坑。

1 pyspark的安装

见我另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_23860475/article/details/90476197

2 spark概述

Spark 允许用户读取、转换和聚合数据，可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Spark 支持Java、Scala、Python、R和SQL通过相应API进行访问。Spark还提供有几个已经实现并调优过的算法、统计模型和框架，如用于机器学习的MLlib和ML，用于图形处理的GraphX和GraphFrames，用于处理实时流数据的Spark Streaming。

3 SparkSession入口

使用Spark核心API的应用以SparkContext对象作为程序主入口，而Spark SQL应用则以SparkSession对象作为程序主入口，在Spark2.0发布之前，Spark SQL应用使用的专用主入口是SQLContext和HiveContext。SparkSession把它们封装为一个简洁而统一的入口。

SparkSession和sparkContext初始化：

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext

4 RDD入门

RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集。RDD是Spark编程中最基本的数据对象，无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。大多数Spark应用从外部加载数据到RDD，然后对已有的RDD进行操作来创建新的RDD，这些操作就是转化操作（返回指向新RDD的指针）。这个过程不断重复，直到需要进行输出操作为止，这种操作则是行动操作（在运行计算后向驱动程序返回值）。

RDD本质上是对象分布在各节点上的集合，用来表示Spark程序中的数据。在pyspark中，RDD是由分布在各节点上python对象组成的，这里的对象可以是列表、元组、字典等。如果使用Scala或Java的API，RDD则分别有Scala或Java对象组成。

对弹性分布式数据集这一术语进行拆解描述：

弹性：RDD是由弹性的，意思是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建起来。这是因为Spark有每个RDD的谱系，也就是从头构建RDD的步骤。

分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中。

数据集：RDD是由记录组成的数据集。记录是数据集中可以唯一区分的数据的集合。一条记录可以是由几个字段组成的，这类似于关系型数据库里面表中的行，或是文件中的一行文本，或其他的一些格式中类似的结构。RDD的各分区包含不同的一部分记录，可以独立进行操作。

常见的RDD基础操作属性函数如下表所示：

操作类型	函数名	作用
转化操作	map()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD
	flatMap()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD
	filter()	参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD
	distinct()	没有参数，将RDD里的元素进行去重操作
	union()	参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD
	intersection()	参数是RDD，求出两个RDD的共同元素
	subtract()	参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉
	cartesian()	参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积
行动操作	collect()	返回RDD所有元素
	count()	RDD里元素个数
	countByValue()	各元素在RDD中出现次数
	reduce()	并行整合所有RDD数据，例如求和操作
	fold(0)(func)	和reduce功能一样，不过fold带有初始值
	aggregate(0)(seqOp,combop)	和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样
	foreach(func)	对RDD每个元素都是使用特定函数

4.1 创建RDD

文件系统协议与URL结构

文件系统	URL结构
本地文件系统	file:///path
HDFS*	hdfs:///hdfs_path
Amazon S3*	s3://bucket/path
OpenStack Swift	swift://container.PROVIDER/path

4.1.1 通过读取文本文件

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
#读取整个目录下的内容
logs=sc.textFile("hdfs:///demo/data/website-Logs/")
#读取单个文件
logs=sc.textFile("hdfs:///demo/data/website-Logs/IB_websitelogLog_001.txt")
#使用通配符读取文件
logs=sc.textFile("hdfs:///demo/data/website-Logs/*_001.txt"")
#把整个目录的内容加载为键值对
logs=sc.wholeTextFiles("hdfs:///demo/data/website-Logs/")
spark.stop()

注意：使用textFile()方法读入一个目录下的所有文件时，每个文件的每一行都成为了一条单独的记录，而该行数据属于哪个文件的信息没有保留。用wholeTextFile()方法来读取包含多文件的整个目录，每个文件会作为一条记录，其中文件名是记录的键，而文件的内容是记录的值。

4.1.2 通过parallelize和range

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
#通过parallelize
rdd= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
#通过range
rdd=sc.range(1,8,1,2)#sc.range(start,end=None,step=1,numslices=None)，numslices指定所需分区数量
spark.stop()

4.2 操作RDD

4.2.1 collect()

将RDD里的元素以列表形式返回

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
print(rdd.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.2 map()

map()类似于Python中的map，针对RDD对应的列表的每一个元素，进行map()函数里面的lambda函数（这个函数是map函数的一个参数）对应的操作，返回的仍然是一个RDD对象。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
rdd2=rdd1.map(lambda x:x**2)
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.3 reduce()

reduce()是针对RDD对应的列表中的元素，递归地选择第一个和第二个元素进行操作，操作的结果作为一个元素用来替换这两个元素，注意，reduce返回的是一个Python可以识别的对象，非RDD对象。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
rdd2=rdd1.reduce(lambda x,y:x+y)
print(rdd2)
spark.stop()

运行结果：

4.2.4 reduceByKey()和reduceByKeyLocally()

reduce()最终只返回一个值，reduceByKey()和reduceByKeyLocally()均是将Key相同的元素合并。

区别在于，reduce()和reduceByKeyLocally()函数均是将RDD转化为非RDD对象，而reduceByKey()将RDD对象转化为另一个RDD对象，需要collect()函数才能输出。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([[1,10],[1,1],[2,100],[2,1]])
rdd2=rdd1.reduceByKey(lambda x,y:x+y)
rdd3=rdd1.reduceByKeyLocally(lambda x,y:x+y)
print(rdd2.collect())
print(rdd3)
spark.stop()

运行结果：

4.2.5 flatMap()

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
rdd2=rdd1.flatMap(lambda x:(x,x**2))
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

可以看出map和flatMap的区别，前者是用单个元素替换原来的单个元素，后者直接用多个元素替换单个元素。

4.2.6 filter()

filter()用于删除/过滤，即删除不满足条件的元素，这个条件一lambda函数的形式作为参数传入filter()函数中，返回rdd对象。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
rdd2=rdd1.filter(lambda x:x%2==0)#过滤掉奇数，保留偶数
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.7 distinct()

distinct()用于去重，没有参数，返回RDD。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,1,3,3,4,4,5])
rdd2=rdd1.distinct()
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.8 join()

用于匹配元素，类似sql中的leftjoin。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([[1,10],[1,1],[2,100],[2,1]])
rdd2= sc.parallelize([[1,11],[1,12],[2,101],[2,102]])
rdd3=rdd1.join(rdd2)
print(rdd3.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.9 union()

union()求两个RDD对象的所有元素的并，不去掉重复元素。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4])
rdd2= sc.parallelize([3,4,5,6])
rdd3=rdd1.union(rdd2)
print(rdd3.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.10 intersection()

intersection()求交集

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4])
rdd2= sc.parallelize([3,4,5,6])
rdd3=rdd1.intersection(rdd2)
print(rdd3.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.11 sortByKey()

sortByKey()按键值进行排序

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([('B',2),('A',1),('C',3)])
rdd2= rdd1.sortByKey()
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.12 sortBy()

根据函数进行排序。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize(['mouse','cat','dog'])
def f(x):return x[0]
rdd2= rdd1.sortBy(f)
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.13 glom()

glom() 显示分区结果。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7],3)
rdd2= rdd1.glom()
print(rdd2.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.14 cartesian()

cartesian()组合元素。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize(['A','B'])
rdd2= sc.parallelize(['C','D'])
rdd3= rdd1.cartesian(rdd2)
print(rdd3.collect())
spark.stop()

运行结果：

4.2.15 groupBy()

groupBy()对元素按给定条件（函数）进行分组。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
rdd2= rdd1.groupBy(lambda x:x%2).collect()
result=[(x,sorted(y)) for x,y in rdd2]
print(result)
spark.stop()

运行结果：

4.2.16 foreach()

foreach()对应所有元素应用给定函数，不返回值

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
def f(x):return print(x)
rdd1.foreach(f)
spark.stop()

4.2.17 foreachPartition()

foreachPartition()对RDD每个分区应用给定函数

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd1= sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7])
def f(iterator):
    for x in iterator:
        print(x)
rdd1.foreachPartition(f)
spark.stop()

5 DataFrame入门

DataFrame是Spark RDD的抽象。然而，DataFrame有别于原生RDD，区别在于DataFrame维护表结构，并且对许多常见的SQL函数和关系型操作符提供了原生支持。而DataFrame和RDD的相似之处包括它们都是作为DAG求值，都使用惰性求值，并且都提供了谱系和容错性。

5.1 创建DataFrame

5.1.1 通过RDD

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
sc=spark.sparkContext
rdd= sc.parallelize([('John',30),('Mary',78)])
dataframe=spark.createDataFrame(rdd,['name','age'])
print(dataframe.collect())
spark.stop()

运行结果：

5.1.2 通过pyhton对象

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
print(dataframe.collect())
spark.stop()

运行结果：

5.1.3 通过读取JSON文件

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=spark.read.json(".../data.json")
spark.stop()

5.1.4 通过读取csv文件

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=spark.read.csv(path="file:///.../data.csv",schema=None,sep=",",header=True)
spark.stop()

5.1.5 通过读取文本文件

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
#读取整个目录下的内容
df=spark.read.text("hdfs:///demo/data/website-Logs/")
#读取单个文件
df=spark.read.text("hdfs:///demo/data/website-Logs/IB_websitelogLog_001.txt")
spark.stop()

5.2 操作DataFrame

5.2.1 columns()

获取字段名。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
print(dataframe.columns)
spark.stop()

运行结果：

5.2.2 dtypes()

返回字段名跟数据类型。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
print(dataframe.dtypes)
spark.stop()

5.2.3 take()

take(n)返回前n行数据。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
dataSub=dataframe.take(2)
print(dataSub)
spark.stop()

运行结果：

5.2.4 show()

show(n)将前n行打印到控制台上，与collect()和take(n)不同，show()并不把结果返回到变量。show()命令输出格式比较好看，它会以表格形式呈现结果，并且包含表头，可读性很高。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
dataSub=dataframe.show(2)
spark.stop()

运行结果：

5.2.5 select()

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
newData=dataframe.select("name","age").filter("age>20")
newData.show()
spark.stop()

运行结果：

5.2.6 drop()

删除列

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
newData=dataframe.drop('name')
newData.show()
spark.stop()

运行结果：

5.2.7 distinct()

删除重复行，当一行数据的所有列的值都与另一行相同，我们就把它看作重复的行。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
newData=dataframe.distinct()
newData.show()
spark.stop()

运行结果：

5.2.8 registerTempTable()

registerTempTable()创建临时表

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
dataframe=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
dataframe.registerTempTable('stuInfo')#创建并登陆临时表
spark.sql("select * from stuInfo where age>20").show()#使用sql语句查询
spark.stop()

运行结果：

5.2.9 join()

join()将当前DataFrame与其他DataFrame做连接操作，on参数指定一个列、一组列、或者一个表达式，用于连接操作的求值。how参数指定要执行的连接类型。有效的值包括inner（默认值）、outer、left_outer、right_outer和leftsemi。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data1=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
data2=[('John',1),('Mary',0),('Jones',0),('Mike',1)]
df1=spark.createDataFrame(data1,['name','age'])
df2=spark.createDataFrame(data2,['name','sex'])
df3=df1.join(df2,on='name',how='left_outer')#按name字段匹配
df3.show()
spark.stop()

运行结果：

5.2.10 orderBy()

orderBy()根据指定列进行排序。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('Mary',78),('Jones',20),('Mike',10)]
df1=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
df2=df1.orderBy(['age'],ascending=True)
df2.show()
spark.stop()

运行结果：

5.2.11 groupBy()

groupBy() 按照指定列进行分组。

from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
data=[('John',30),('John',78),('Mike',20),('Mike',10)]
df1=spark.createDataFrame(data,['name','age'])
df2=df1.groupBy(['name']).sum('age')
df2.show()
spark.stop()

运行结果：

阳望

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pyspark：RDD和DataFrame

1 pyspark的安装

2 spark概述

3 SparkSession入口

4 RDD入门

4.1 创建RDD

4.1.1 通过读取文本文件

4.1.2 通过parallelize和range

4.2 操作RDD

4.2.1 collect()

4.2.2 map()

4.2.3 reduce()

4.2.4 reduceByKey()和reduceByKeyLocally()

4.2.5 flatMap()

4.2.6 filter()

4.2.7 distinct()

4.2.8 join()

4.2.9 union()

4.2.10 intersection()

4.2.11 sortByKey()

4.2.12 sortBy()

4.2.13 glom()

4.2.14 cartesian()

4.2.15 groupBy()

4.2.16 foreach()

4.2.17 foreachPartition()

5 DataFrame入门

5.1 创建DataFrame

5.1.1 通过RDD

5.1.2 通过pyhton对象

5.1.3 通过读取JSON文件

5.1.4 通过读取csv文件

5.1.5 通过读取文本文件

5.2 操作DataFrame

5.2.1 columns()

5.2.2 dtypes()

5.2.3 take()

5.2.4 show()

5.2.5 select()

5.2.6 drop()

5.2.7 distinct()

5.2.8 registerTempTable()

5.2.9 join()

5.2.10 orderBy()

5.2.11 groupBy()

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