Python+大数据学习笔记(一)
Python+大数据学习笔记(一)
PySpark使用
pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很 多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块， 好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而 是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。
pyspark: • 在数据结构上Spark支持dataframe、sql和rdd模型 • 算子和转换是Spark中最重要的两个动作 • 算子好比是盖房子中的画图纸，转换是搬砖盖房子。有 时候我们做一个统计是多个动作结合的组合拳，spark常 将一系列的组合写成算子的组合执行，执行时，spark会 对算子进行简化等优化动作，执行速度更快
pyspark操作: • 对数据进行切片（shuffle） config(“spark.default.parallelism”, 3000) 假设读取的数据是20G，设置成3000份，每次每个进程 （线程）读取一个shuffle，可以避免内存不足的情况 • 设置程序的名字 appName(“taSpark”) • 读文件 data = spark.read.csv(cc,header=None, inferSchema=“true”) • 配置spark context Spark 2.0版本之后只需要创建一个SparkSession即可 from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession .builder .appName(‘hotel_rec_app’) .getOrCreate()
# Spark+python 进行wordCount
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("PythonWordCount")\
.master("local[*]")\
.getOrCreate()
# 将文件转换为RDD对象
lines = spark.read.text("input.txt").rdd.map(lambda r: r[0])
counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
.map(lambda x: (x, 1)) \
.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
output = counts.collect()
for (word, count) in output:
print("%s: %i" % (word, count))
spark.stop()
PySpark中的DataFrame
• DataFrame类似于Python中的数据表，允许处理大量结 构化数据 • DataFrame优于RDD，同时包含RDD的功能
# 从集合中创建RDD
rdd = spark.sparkContext.parallelize([
(1001, "张飞", 8341, "坦克"),
(1002, "关羽", 7107, "战士"),
(1003, "刘备", 6900, "战士")
])
# 指定模式, StructField(name,dataType,nullable)
# name: 该字段的名字，dataType：该字段的数据类型，
nullable: 指示该字段的值是否为空
from pyspark.sql.types import StructType, StructField,
LongType, StringType # 导入类型
schema = StructType([
StructField("id", LongType(), True),
StructField("name", StringType(), True),
StructField("hp", LongType(), True), #生命值
StructField("role_main", StringType(), True)
])
# 对RDD应用该模式并且创建DataFrame
heros = spark.createDataFrame(rdd, schema)
heros.show()
# 利用DataFrame创建一个临时视图
heros.registerTempTable("HeroGames")
# 查看DataFrame的行数
print(heros.count())
# 使用自动类型推断的方式创建dataframe
data = [(1001, "张飞", 8341, "坦克"),
(1002, "关羽", 7107, "战士"),
(1003, "刘备", 6900, "战士")]
df = spark.createDataFrame(data, schema=['id', 'name',
'hp', 'role_main'])
print(df) #只能显示出来是DataFrame的结果
df.show() #需要通过show将内容打印出来
print(df.count())
3
DataFrame[id: bigint, name: string, hp: bigint, role_main:
string]
| id|name| hp|role_main|
+----+-------+-----+-------------+
|1001|张飞|8341| 坦克|
|1002|关羽|7107| 战士|
|1003|刘备|6900| 战士| +----+-------+-----+-------------+ 3 从CSV文件中读取
heros = spark.read.csv("./heros.csv", header=True,
inferSchema=True)
heros.show()
• 从MySQL中读取
df = spark.read.format('jdbc').options(
url='jdbc:mysql://localhost:3306/wucai?useUnicode=true&
useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetim
eCode=false&serverTimezone=Asia/Shanghai',
dbtable='heros',
user='root',
password='passw0rdcc4'
).load()
print('连接JDBC，调用Heros数据表')
df.show()