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PySpark基础

要使用 PySpark 库完成数据处理，首先需要构建一个执行环境的入口对象，该对象是 SparkContext 类的实例。创建 SparkContext 对象后，便可开始进行数据处理和分析。...②Python数据容器转RDD对象在 PySpark 中，可以通过 SparkContext 对象的 parallelize 方法将 list、tuple、set、dict 和 str 转换为 RDD..., '123456'三、数据输出①collect算子功能：将分布在集群上的所有 RDD 元素收集到驱动程序（Driver）节点，从而形成一个普通的 Python 列表用法：rdd.collect()#...算子功能：将 RDD 中的元素两两应用指定的聚合函数，最终合并为一个值，适用于需要归约操作的场景。...进行两两聚合num=rdd.reduce(lambda a,b:a+b)print(num)sc.stop()输出结果：15【分析】③take算子功能：从 RDD 中获取指定数量的元素，以列表形式返回，

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PySpark数据计算

本文详细讲解了PySpark中的常用RDD算子，包括map、flatMap、reduceByKey、filter、distinct和sortBy。...一、map算子定义：map算子会对RDD中的每个元素应用一个用户定义的函数，并返回一个新的 RDD。...【拓展】链式调用：在编程中将多个方法或函数的调用串联在一起的方式。在 PySpark 中，链式调用非常常见，通常用于对 RDD 进行一系列变换或操作。...四、filter算子定义:filter算子根据给定的布尔函数过滤RDD中的元素，返回一个只包含满足条件的元素的新RDD。...', 99), ('小城', 99), ('小红', 88), ('小李', 66)【注意】如果多个元素具有相同的键（如这里的 99），sortBy算子会保持这些元素在原始 RDD 中的相对顺序（稳定排序

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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 )

    ", 12) PySpark 中 , 将 二元元组 中 第一个元素 称为 键 Key , 第二个元素 称为 值 Value ; 按照 键 Key 分组 , 就是按照 二元元组 中的 第一个元素 的值进行分组...Y ; 具体操作方法是 : 先将相同 键 key 对应的 值 value 列表中的元素进行 reduce 操作 , 返回一个减少后的值，并将该键值对存储在RDD中 ; 2、RDD#reduceByKey...被组成一个列表 ; 然后 , 对于 每个 键 key 对应的 值 value 列表 , 使用 reduceByKey 方法提供的 函数参数 func 进行 reduce 操作 , 将列表中的元素减少为一个..., 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键...的 列表中的元素 转为二元元组 , 第一个元素设置为 单词 字符串 , 第二个元素设置为 1 # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map

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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 )

    ; 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...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会 得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;...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...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 ; # 将数据转换为...容器转 RDD 对象 ( 列表 / 元组 / 集合 / 字典 / 字符串 ) 除了 列表 list 之外 , 还可以将其他容器数据类型 转换为 RDD 对象 , 如 : 元组 / 集合 / 字典 /

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    在 PySpark 中，如何将 Python 的列表转换为 RDD？

    在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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    PySpark简介

    RDD的特点是： 不可变性 - 对数据的更改会返回一个新的RDD，而不是修改现有的RDD 分布式 - 数据可以存在于集群中并且可以并行运行 已分区 - 更多分区允许在群集之间分配工作，但是太多分区会在调度中产生不必要的开销...本指南的这一部分将重点介绍如何将数据作为RDD加载到PySpark中。...然后，一些PySpark API通过计数等简单操作进行演示。最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。...返回一个具有相同数量元素的RDD（在本例中为2873）。...flatMap允许将RDD转换为在对单词进行标记时所需的另一个大小。 过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

    行动操作 描述 count() 该操作不接受参数，返回一个long类型值，代表rdd的元素个数 collect() 返回一个由RDD中所有元素组成的列表（没有限制输出数量，所以要注意RDD的大小） take...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...左数据或者右数据中没有匹配的元素都用None(空)来表示。 cartesian() 笛卡尔积，也被成为交叉链接。会根据两个RDD的记录生成所有可能的组合。...集合操作 描述 union 将一个RDD追加到RDD后面，组合成一个输出RDD.两个RDD不一定要有相同的结构，比如第一个RDD有3个字段，第二个RDD的字段不一定也要等于3.

    4.4K20

    【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...RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的 排序键 进行排序的结果 ; 2、RDD#sortBy 传入的函数参数分析 RDD#sortBy 传入的函数参数 类型为 :..., 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的...("查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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    Spark 编程指南 (一) [Spa

    -- more --> RDD基本概念 RDD是逻辑集中的实体，代表一个分区的只读数据集，不可发生改变 【RDD的重要内部属性】 分区列表(partitions) 对于一个RDD而言，分区的多少涉及对这个...RDD的分区结构不变，主要是map、flatmap 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union、coalesce 从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct、subtract...RDD分区 对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey 对两个RDD基于key进行jion和重组，如jion 对key-value数据类型RDD的分区器...RDD的分区策略和分区数，并且这个函数只在(k-v)类型的RDD中存在，在非(k-v)结构的RDD中是None 每个数据分区的地址列表(preferredLocations) 与Spark中的调度相关，...你同样可以通过--packages参数，传递一个用逗号分割的maven列表，来个这个Shell会话添加依赖（例如Spark的包） 任何额外的包含依赖的仓库（如SonaType），都可以通过--repositories

    2.1K10

    【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 ;...中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个 新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套 解除嵌套 含义 : 下面的的 列表 中 , 每个元素 都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...5], [6, 7, 8]] 如果将上述 列表 解除嵌套 , 则新的 列表 如下 : lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] RDD#flatMap 方法 先对 RDD 中的 每个元素...进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 中的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将 字符串列表

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    PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

    这将在更新脚本的情况下重新启动终端会话: source ~/.bashrc 现在，在终端中输入pyspark，它将在默认浏览器中打开Jupyter和一个自动初始化变量名为sc的Spark环境(它是Spark...例如，如果希望过滤小于100的数字，可以在每个分区上分别执行此操作。转换后的新分区仅依赖于一个分区来计算结果 ? 宽转换:在宽转换中，计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。...在第一步中，我们创建了一个包含1000万个数字的列表，并创建了一个包含3个分区的RDD: # 创建一个样本列表 my_list = [i for i in range(1,10000000)] # 并行处理数据...假设我们有一个文本文件，并创建了一个包含4个分区的RDD。现在，我们定义一些转换，如将文本数据转换为小写、将单词分割、为单词添加一些前缀等。...在即将发表的PySpark文章中，我们将看到如何进行特征提取、创建机器学习管道和构建模型。

    4.5K20

    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接集合操作

    的连接/集合操作 1.join-连接 对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD...实现过程和全连接其实差不多，就是数据的表现形式有点区别 生成的并不是一个新的键值对RDD，而是一个可迭代的对象 rdd_cogroup_test = rdd_1.cogroup(rdd_2)...2.2 intersection intersection(other) 官方文档：pyspark.RDD.intersection 返回两个RDD中共有的元素，要注意，和 join 其实并不一样，...2.3 subtract subtract(other, numPartitions) 官方文档：pyspark.RDD.subtract 这个名字就说明是在做“减法”，即第一个RDD中的元素 减去...第二个RDD中的元素，返回第一个RDD中有，但第二个RDD中没有的元素。

    1.3K20

    第3天：核心概念之RDD

    计算：将这种类型的操作应用于一个RDD后，它可以指示Spark执行计算并将计算结果返回。 为了在PySpark中执行相关操作，我们需要首先创建一个RDD对象。...RDD -> 8 collect()函数 collect()函数将RDD中所有元素存入列表中并返回该列表。...) filter(function)函数 filter函数传入一个过滤器函数，并将过滤器函数应用于原有RDD中的所有元素，并将满足过滤器条件的RDD元素存放至一个新的RDD对象中并返回。...-> %s" % (filtered) map(function)函数 map函数传入一个函数作为参数，并将该函数应用于原有RDD中的所有元素，将所有元素针对该函数的输出存放至一个新的RDD对象中并返回...在下面的例子中，在两个RDD对象分别有两组元素，通过join函数，可以将这两个RDD对象进行合并，最终我们得到了一个合并对应key的value后的新的RDD对象。

    1.1K20

    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

    data_list = [ ((10,1,2,3), (10,1,2,4), (10,1,2,4), (20,2,2,2), (20,1,2,3)) ] # 注意该列表中包含有两层tuple嵌套，相当于列表中的元素是一个...它应用一个具名函数或者匿名函数，对数据集内的所有元素执行同一操作。...\n", rdd_map_test.collect()) 相当于只从第一层 tuple 中取出了第0和第3个 子tuple, 输出为： [((10,1,2,3), (20,2,2,2))] 2.flatMap...)] 3.filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式，来筛选出满足为真的元素 pyspark.RDD.filter # the example of filter key1_rdd...object at 0x7f004ac053d0>)] 这时候我们只需要加一个 mapValues 操作即可，即将后面寄存器地址上的值用列表显示出来 print("groupby_1_明文\n", groupby_rdd

    2K20

    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

    (lambda x: x) print("count_test2\n", rdd_flatmap_test.count()) # out 5 分析如下： map并不去掉嵌套，所以相当于列表中的元素是一个...(5，4) 二维的tuple； 而flatMap会去掉一层嵌套，则相当于5个(4,)一维的tuple 2.collect() 返回一个由RDD中所有元素组成的列表（没有限制输出数量，所以要注意...))] 4.takeOrdered(num, key=None) 从一个按照升序排列的RDD，或者按照key中提供的方法升序排列的RDD， 返回前n个元素 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中...), (10,1,2,4)] 7.first() 返回RDD的第一个元素，也是不考虑元素顺序 pyspark.RDD.first print("first_test\n",flat_rdd_test.first...(20,1,2,3),1), ((20,2,2,2),1), ((10,1,2,4),2)] 11.fold(zeroValue, func) 使用给定的func和 初始值zeroV把RDD中的每个分区的元素聚合

    1.6K40

    强者联盟——Python语言结合Spark框架

    flatMap：对lines数据中的每行先选择map(映射)操作，即以空格分割成一系列单词形成一个列表。然后执行flat(展开)操作，将多行的列表展开，形成一个大列表。...此时的数据结构为：['one','two', 'three',...]。 map：对列表中的每个元素生成一个key-value对，其中value为1。...transform是转换、变形的意思，即将RDD通过某种形式进行转换，得到另外一个RDD，比如对列表中的数据使用map转换，变成另外一个列表。...map与reduce 初始的数据为一个列表，列表里面的每一个元素为一个元组，元组包含三个元素，分别代表id、name、age字段。...reduce的参数依然为一个函数，此函数必须接受两个参数，分别去迭代RDD中的元素，从而聚合出结果。

    1.3K30

    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。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...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)...，并将所有成分组合在一起。...结语 本文展示了一个实用的解决方法来处理 Spark 2.3/4 的 UDF 和复杂数据类型。与每个解决方法一样，它远非完美。话虽如此，所提出的解决方法已经在生产环境中顺利运行了一段时间。

    19.7K31

    Python大数据处理扩展库pySpark用法精要

    Spark是一个开源的、通用的并行计算与分布式计算框架，其活跃度在Apache基金会所有开源项目中排第三位，最大特点是基于内存计算，适合迭代计算，兼容多种应用场景，同时还兼容Hadoop生态系统中的组件...为了适应迭代计算，Spark把经常被重用的数据缓存到内存中以提高数据读取和操作速度，比Hadoop快近百倍，并且支持Java、Scala、Python、R等多种语言。...扩展库pyspark提供了SparkContext（Spark功能的主要入口，一个SparkContext表示与一个Spark集群的连接，可用来创建RDD或在该集群上广播变量）、RDD（Spark中的基本抽象...上所有元素的列表 [100, 200, 300, 400, 500] >>> sc.parallelize([2, 3, 4]).count() #count()用来返回RDD中元素个数，parallelize...#collect()返回包含RDD中元素的列表，cartesian()计算两个RDD的笛卡尔积 [(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)] >>> rdd = sc.parallelize

    1.8K60

    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    值（Value）：可以是标量，也可以是列表(List)，元组(Tuple)，字典(Dictionary)或者集合(Set)这些数据结构 首先要明确的是键值对RDD也是RDD，所以之前讲过的RDD的转换和行动操作...就是键值对RDD，每个元素是一个键值对，键(key)为省份名，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys...的每个元素中的值(value)，应用函数，作为新键值对RDD的值，而键(key)着保持原始的不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues print...('Shanghai', 207), ('Guangdong', 213), ('Jiangsu', 203)] 5.flatMapValues() 对原始键值对RDD的每个元素中的值(value...pyspark.RDD.flatMapValues 这里将mapValues()和flatMapValues() 一起作用在一个数据上，以显示二者的区别。

    1.9K40

    spark入门框架+python

    join:就是mysal里面的join，连接两个原始RDD,第一个参数还是相同的key，第二个参数是一个Tuple2 v1和v2分别是两个原始RDD的value值： 还有leftOuterJoin...:即将RDD所有元素聚合，第一个和第二个元素聚合产生的值再和第三个元素聚合，以此类推 ?...collect:将RDD中所有元素获取到本地客户端 这个在上面已经充分体现了 count:获取RDD元素总数 ? take(n):获取RDD中前n个元素: ?...first() : 返回RDD中的第一个元素: ? top:返回RDD中最大的N个元素 ? takeOrdered(n [, key=None]) :返回经过排序后的RDD中前n个元素 ?...foreach:遍历RDD中的每个元素 saveAsTextFile:将RDD元素保存到文件中(可以本地，也可以是hdfs等文件系统)，对每个元素调用toString方法 textFile:加载文件 ?

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