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Python大数据之PySpark(五)RDD详解

RDD弹性分布式数据集 弹性：可以基于内存存储也可以在磁盘中存储 分布式：分布式存储(分区)和分布式计算 数据集：数据的集合 RDD 定义 RDD是不可变，可分区，可并行计算的集合 在pycharm中按两次...特点—不需要记忆 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint WordCount中RDD RDD的创建 PySpark中RDD的创建两种方式 并行化方式创建RDD rdd1=sc.paralleise...1-准备SparkContext的入口，申请资源 2-使用rdd创建的第一种方法 3-使用rdd创建的第二种方法 4-关闭SparkContext ''' from pyspark import SparkConf...())) # 5 # 3 - 使用rdd创建的第二种方法 file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore...创建的第一种方法 3-使用rdd创建的第二种方法 4-关闭SparkContext ''' from pyspark import SparkConf, SparkContext if __name_

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Pyspark获取并处理RDD数据代码实例

弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。 在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下： 1....table 3. sc.textFile进行读取，得到RDD格式数据<还可以用 spark.sparkContext.parallelize(data) 来获取RDD数据 ，参数中还可设置数据被划分的分区数...基本操作： type(txt_)：显示数据类型，这时属于 ‘pyspark.rdd.RDD’ txt_.first()：获取第一条数据 txt_.take(2)：获取前2条数据，形成长度为2的list...txt_.take(2)[1].split(‘\1’)[1]：表示获取前两条中的第[1]条数据（也就是第2条，因为python的索引是从0开始的），并以 ‘\1’字符分隔开（这要看你的表用什么作为分隔符的...，每一行返回一个list；此时数据结构是：’pyspark.rdd.PipelinedRDD’ txt_.map(lambda x:(x, x.split(‘\1’))).filter(lambda y

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...数据进行排序的核心代码如下 : # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element: element[1], ascending=True, numPartitions...数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import...os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象..., rdd.collect()) # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element

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Python大数据之PySpark(六)RDD的操作

的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext import re ''' 分区内：一个rdd可以分为很多分区，每个分区里面都是有大量元素，...coding: utf-8 -- Program function：完成单Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext...从性能角度分析，按照分区并行比元素更加高效 rdd1.foreachPartition(f) 4-map—按照元素进行转换 rdd2 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) print...一种range分区器(排序拍好的)) # 此类专门针对RDD中数据类型为KeyValue对提供函数 # rdd五大特性中有第四个特点key-value分区器，默认是hashpartitioner分区器...(1, addNum, addNum)) # aggregate result: 25 byKey类的聚合函数 groupByKey----如何获取value的数据？

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【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

的 分布式计算引擎 ; RDD 是 Spark 的基本数据单元 , 该 数据结构 是 只读的 , 不可写入更改 ; RDD 对象 是 通过 SparkContext 执行环境入口对象 创建的 ; SparkContext...; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...RDD # collect 方法 , 可以查看 RDD 数据 ; print("RDD 元素: ", rdd.collect()) 完整代码示例 : # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2...) 再后 , 创建一个包含整数的简单列表 ; # 创建一个包含列表的数据 data = [1, 2, 3, 4, 5] 再后 , 并使用 parallelize() 方法将其转换为 RDD 对象 ; #...相对路径 , 可以将 文本文件 中的数据 读取并转为 RDD 数据 ; 文本文件数据 : Tom 18 Jerry 12 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark

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【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...拆分 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) 二、代码示例 - RDD#flatMap 方法 ---- 代码示例 : """ PySpark...数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import..." # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 # setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行 # setAppName("hello_spark...Spark 程序起一个名字 sparkConf = SparkConf() \ .setMaster("local[*]") \ .setAppName("hello_spark") # 创建

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大数据随记 —— RDD 的创建

一、从集合（内存）中创建 RDD Spark 会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是形成一个 RDD。...也就是说，集合中的部分数据会到一个节点上，另一部分的数据会到其他节点上，这样就可以用并行的方式来操作分布式数据集合。...① parallelize() 和 makeRDD() 从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize() 和 makeRDD() val sparkConf = new...二、从加载文件（外存）创建 RDD Spark 支持使用任何 Hadoop 所支持的存储系统上的文件创建 RDD，例如 HDFS、HBase 等文件。...通过 调用 SparkContext 的 textFile() 方法，可以针对本地文件或 HDFS 文件创建 RDD。通过读取文件来创建 RDD，文件中的每一行就是 RDD 中的一个元素。

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【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

方法 不会修改原 RDD 数据 ; 使用方法 : new_rdd = old_rdd.filter(func) 上述代码中 , old_rdd 是 原始的 RDD 对象 , 调用 filter 方法...中 ; 返回 True 保留元素 ; 返回 False 删除元素 ; 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例 下面代码中的核心代码是 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sc.parallelize...数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import...RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD...RDD 对象 ; 2、代码示例 - RDD#distinct 方法示例 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...②.不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...④.分区 当从数据创建 RDD 时，它默认对 RDD 中的元素进行分区。默认情况下，它会根据可用内核数进行分区。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应的 值 value 进行分组 , 然后 , 按照 开发者 提供的 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到的 键值对 KV 型 的数据...= rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import...展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) #...os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象..., rdd.collect()) # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （下）

Pyspark学习笔记（四）—弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data]（下） ?...9.基本的RDD操作 Ⅰ.常见的转化操作 map map(func, preservesPartitioning=False) 最基本的转化操作，对数据集中的每一个元素，应用一个具名/匿名 函数进行才处理...('b', 1), ('c', 1)] flatMap flatMap(func, preservesPartitioning=False) 与map的操作类似，但会进一步拍平数据，表示会去掉一层嵌套...() 输出一个由RDD中所有元素组成的列表 一般只在小规模数据中使用，避免输出一个过大的列表 take take(n) 返回RDD的前n个元素（随机的） top top(n, key=None) 和top...sum() 返回数值的和 stdev 返回数值型RDD中一组数据的标准差。 variance() 返回RDD中一组数据的方差。

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data] （上） 1.RDD简述 2.加载数据到RDD A 从文件中读取数据 Ⅰ·从文本文件创建...RDD Ⅱ·从对象文件创建RDD B 从数据源创建RDD C.通过编程创建RDD 3.RDD操作 4.RDD持久化与重用 5.RDD谱系 6.窄依赖（窄操作）- 宽依赖（宽操作）： 7.RDD容错性 8...初始RDD的创建方法： A 从文件中读取数据； B 从SQL或者NoSQL等数据源读取 C 通过编程加载数据 D 从流数据中读取数据。...Ⅱ·从对象文件创建RDD 对象文件指序列化后的数据结构，有几个方法可以读取相应的对象文件： hadoopFile(), sequenceFile(), pickleFile() B 从数据源创建RDD...9.基本的RDD操作 Pyspark学习笔记（四）—弹性分布式数据集 RDD 【Resilient Distribute Data】（下）

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ①cache()     默认将 RDD 计算保存到存储级别MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。 MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。...当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。由于涉及 I/O，因此速度较慢。...PySpark 不是将这些数据与每个任务一起发送，而是使用高效的广播算法将广播变量分发给机器，以降低通信成本。 PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

2、PySpark RDD 的基本特性和优势 3、PySpark RDD 局限 4、创建 RDD ①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集...RDD的优势有如下： 内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...不变性 PySpark 在 HDFS、S3 等上的容错数据存储上运行，因此任何 RDD 操作失败，它会自动从其他分区重新加载数据。...4、创建 RDD RDD 主要以两种不同的方式创建： 并行化现有的集合； 引用在外部存储系统中的数据集（HDFS，S3等等） 在使用pyspark时，一般都会在最开始最开始调用如下入口程序： from...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ① cache()     默认将 RDD 计算保存到存储级别 MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。 MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。...当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。由于涉及 I/O，因此速度较慢。...PySpark 不是将这些数据与每个任务一起发送，而是使用高效的广播算法将广播变量分发给机器，以降低通信成本。 PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。...③.Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上） ④Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下） ⑤Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

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PySpark UD(A)F 的高效使用

由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...当在 Python 中启动 SparkSession 时，PySpark 在后台使用 Py4J 启动 JVM 并创建 Java SparkContext。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)

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Spark高效数据分析04、RDD创建

Spark高效数据分析04、RDD创建 前言 博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN✍ 2022...x64 maven版本：3.0.5 RDD产生背景 RDD产生的目的是为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算，而当前的很多框架对迭代式算法场景与交互性数据挖掘场景的处理性能非常差..., 这个是 RDD 提出的动机 基于 MR 的数据迭代处理流程和基于 Spark 的数据迭代处理流程如图所示 基于MR的数据迭代处理流程 基于Spark的数据迭代处理流程...RDD 的概念 RDD是弹性分布式数据集 ，是Spark的核心所在 RDD是只读的、分区记录的集合，它只能基于在稳定物理存储中的数据和其他已有的RDD执行特定的操作来创建 它是逻辑集中的实体...，在集群中的多台机器上进行了数据的分区，通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序，形成整个Spark行分区 RDD支持两种算子操作 转化操作，转化操作是返回一个新的 RDD 的操作 行动操作，

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【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

一、RDD#map 方法 1、RDD#map 方法引入 在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ; 该 RDD#map 函数 可以对 RDD 数据中的每个元素应用一个函数...= rdd.map(func) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ; # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 "...: """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置...在下面的代码中 , 先对 RDD 对象中的每个元素数据都乘以 10 , 然后再对计算后的数据每个元素加上 5 , 最后对最新的计算数据每个元素除以 2 , 整个过程通过函数式编程 , 链式调用完成 ;...: element / 2) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from

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python中的pyspark入门

以下是安装PySpark的步骤：安装Java：Apache Spark是用Java编写的，所以您需要先安装Java。您可以从Oracle官方网站下载Java并按照说明进行安装。...除了DataFrame，PySpark还提供了一个更底层的抽象概念，名为弹性分布式数据集（RDD）。...您可以创建SparkSession，使用DataFrame和SQL查询进行数据处理，还可以使用RDD进行更底层的操作。希望这篇博客能帮助您入门PySpark，开始进行大规模数据处理和分析的工作。...学习PySpark需要掌握Spark的概念和RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，并理解如何使用DataFrame和Spark SQL进行数据操作。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。

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Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

Pyspark学习笔记（六） 文章目录 Pyspark学习笔记（六） 前言 DataFrame简介 一、什么是 DataFrame ？...DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.   DataFrame 首先在Spark 1.3 版中引入，以克服Spark RDD 的局限性。...注意，不能在Python中创建Spark Dataset。 Dataset API 仅在 Scala 和 Java中可用。...最初，他们在 2011 年提出了 RDD 的概念，然后在 2013 年提出了数据帧，后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧，我们仍然可以使用它们。...RDD DataFrame Dataset 数据表示 RDD 是没有任何模式的数据元素的分布式集合 它也是组织成命名列的分布式集合 它是 Dataframes 的扩展，具有更多特性，如类型安全和面向对象的接口

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