Python大数据之PySpark(六)RDD的操作

文章目录

RDD的操作

函数分类

• Transformation操作只是建立计算关系，而Action 操作才是实际的执行者。
• 
• Transformation算子
• 转换算子
• 操作之间不算的转换，如果想看到结果通过action算子触发
• 
• Action算子
• 行动算子
• 触发Job的执行，能够看到结果信息
• 

Transformation函数

• 值类型valueType
• map
• flatMap
• filter
• mapValue

双值类型DoubleValueType

• intersection
• union
• difference
• distinct

Key-Value值类型

• reduceByKey
• groupByKey
• sortByKey
• combineByKey是底层API
• foldBykey
• aggreateBykey

Action函数

• collect
• saveAsTextFile
• first
• take
• takeSample
• top

基础练习[Wordcount快速演示]

Transformer算子

• 单value类型代码

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
'''
if __name__ == '__main__':

# 1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")#一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件

# 2-map操作

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
rdd__map = rdd1.map(lambda x: x * 2)
print(rdd__map.glom().collect())#[2, 4, 6, 8, 10, 12],#[[2, 4, 6], [8, 10, 12]]

# 3-filter操作

print(rdd1.glom().collect())
print(rdd1.filter(lambda x: x > 3).glom().collect())

# 4-flatMap

rdd2 = sc.parallelize(["  hello      you", "hello me  "])
print(rdd2.flatMap(lambda word: re.split("\s+", word.strip())).collect())

# 5-groupBY

x = sc.parallelize([1, 2, 3])
y = x.groupBy(lambda x: 'A' if (x % 2 == 1) else 'B')
print(y.mapValues(list).collect())#[('A', [1, 3]), ('B', [2])]

# 6-mapValue

x1 = sc.parallelize([("a", ["apple", "banana", "lemon"]), ("b", ["grapes"])])
def f(x): return len(x)
print(x1.mapValues(f).collect())

• 双value类型的代码

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
'''
if __name__ == '__main__':

# 1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")  # 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件

# 2-对两个RDD求并集

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
Union_RDD = rdd1.union(rdd2)
print(Union_RDD.collect())
print(rdd1.intersection(rdd2).collect())
print(rdd2.subtract(rdd1).collect())

# Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.

print(Union_RDD.distinct().collect())
print(Union_RDD.distinct().glom().collect())

• key-Value算子

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
'''
if __name__ =='__main__':# 1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")# 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件# 2-key和value类型算子# groupByKey

rdd1 = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 2)])
rdd2 = sc.parallelize([("c", 1), ("b", 3)])
rdd3 = rdd1.union(rdd2)
key1 = rdd3.groupByKey()
print("groupByKey:",key1.collect())#groupByKey:# [('b', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7f001c469c40),# ('c', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7f001c469310),# ('a', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7f001c469a00)]

print(key1.mapValues(list).collect())#需要通过mapValue获取groupByKey的值
print(key1.mapValues(tuple).collect())# reduceByKey

key2 = rdd3.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
print(key2.collect())# sortByKey

print(key2.map(lambda x: (x[1], x[0])).sortByKey(False).collect())#[(5, 'b'), (1, 'c'), (1, 'a')]# countByKey

print(rdd3.countByValue())#defaultdict(<class 'int', {('a', 1): 1, ('b', 2): 1, ('c', 1): 1, ('b', 3): 1})

Action算子

• 部分操作

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
'''
if __name__ == '__main__':

# 1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")  # 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件

# 2-key和value类型算子

# groupByKey

rdd1 = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 2)])
rdd2 = sc.parallelize([("c", 1), ("b", 3)])

print(rdd1.first())
print(rdd1.take(2))
print(rdd1.top(2))
print(rdd1.collect())

rdd3 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
from operator import add
from operator import mul

print(rdd3.reduce(add))
print(rdd3.reduce(mul))

rdd4 = sc.parallelize(range(0, 10))

# 能否保证每次抽样结果是一致的，使用seed随机数种子

print(rdd4.takeSample(True, 3, 123))
print(rdd4.takeSample(True, 3, 123))
print(rdd4.takeSample(True, 3, 123))
print(rdd4.takeSample(True, 3, 34))

• 其他补充算子

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
'''


def f(iterator):  # 【1,2,3】 【4，5】
for x in iterator:  # for x in 【1,2,3】  x=1,2,3 print 1.2.3
print(x)


def f1(iterator):  # 【1,2,3】 【4，5】  sum（1+2+3） sum(4+5)
yield sum(iterator)


if __name__ == '__main__':

# 1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")  # 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件

# 2-foreach-Applies a function to all elements of this RDD.

rdd1 = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 2)])
print(rdd1.glom().collect())

# def f(x):print(x)

rdd1.foreach(lambda x: print(x))

# 3-foreachPartition--Applies a function to each partition of this RDD.

# 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(rdd2.map(lambda x: x * 2).collect())

# 5-mapPartiton-----按照分区进行转换

# Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.

print(rdd2.mapPartitions(f1).collect())  # [3, 7]

重要函数

基本函数

• 基础的transformation
• 和action操作

分区操作函数

• mapPartition
• foreachPartition

重分区函数

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
alt+6 可以调出来所有TODO，
TODO是Python提供了预留功能的地方
'''
if __name__ == '__main__':
#TODO:  1-创建SparkContext申请资源
conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")  # 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件
#TODO:   2-执行重分区函数--repartition
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
print("partitions num:",rdd1.getNumPartitions())
print(rdd1.glom().collect())#[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print("repartition result:")
#TODO:   repartition可以增加分区也可以减少分区，但是都会产生shuflle，如果减少分区的化建议使用coalesc避免发生shuffle
rdd__repartition1 = rdd1.repartition(5)
print("increase partition",rdd__repartition1.glom().collect())#[[], [1, 2], [5, 6], [3, 4], []]
rdd__repartition2 = rdd1.repartition(2)
print("decrease partition",rdd__repartition2.glom().collect())#decrease partition [[1, 2, 5, 6], [3, 4]]
#TODO:   3-减少分区--coalese
print(rdd1.coalesce(2).glom().collect())#[[1, 2], [3, 4, 5, 6]]
print(rdd1.coalesce(5).glom().collect())#[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print(rdd1.coalesce(5,True).glom().collect())#[[], [1, 2], [5, 6], [3, 4], []]

# 结论：repartition默认调用的是coalese的shuffle为True的方法

# TODO:  4-PartitonBy,可以调整分区，还可以调整分区器(一种hash分区器(一般打散数据)，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

rdd__map = rdd1.map(lambda x: (x, x))
print("partitions length:",rdd__map.getNumPartitions())#partitions length: 3
print(rdd__map.partitionBy(2).glom().collect())

聚合函数

• 代码：

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
alt+6 可以调出来所有TODO，
TODO是Python提供了预留功能的地方
'''
def addNum(x,y):
return x+y
if __name__ =='__main__':# TODO:  1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")# 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件# TODO:   2-使用reduce进行聚合计算

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
from operator importadd# 直接得到返回值-21

print(rdd1.reduce(add))# TODO： 3-使用fold进行聚合计算# 第一个参数zeroValue是初始值，会参与分区的计算#第二个参数是执行运算的operation

print(rdd1.fold(0, add))# 21
print(rdd1.getNumPartitions())# 3
print(rdd1.glom().collect())
print("fold result:", rdd1.fold(10, add))# TODO： 3-使用aggreate进行聚合计算# seqOp分区内的操作, combOp分区间的操作

print(rdd1.aggregate(0, add, add))# 21
print(rdd1.glom().collect())
print("aggregate result:", rdd1.aggregate(1, add, add))# aggregate result: 25# 结论：fold是aggregate的简化版本，fold分区内和分区间的函数是一致的

print("aggregate result:", rdd1.aggregate(1, addNum, addNum))# aggregate result: 25

* byKey类的聚合函数

* **groupByKey----如何获取value的数据？------答案：result.mapValue(list).collect**

* **reduceByKey**

* foldBykey

• aggregateByKey
• CombineByKey：这是一个更为底层实现的bykey 聚合算子，可以实现更多复杂功能
• 
• 案例1:

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
alt+6 可以调出来所有TODO，
TODO是Python提供了预留功能的地方
'''

'''
对初始值进行操作
'''
def createCombiner(value): #('a',[1])return[value]# 这里的x=createCombiner得到的[value]结果
def mergeValue(x,y): #这里相同a的value=y=1
x.append(y)#('a', [1, 1]),('b', [1])return x

def mergeCombiners(a,b):
a.extend(b)return a
if __name__ =='__main__':# TODO:  1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")# 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件# TODO:  2-基础数据处理

from operator importadd

rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)])# [(a:[1,1]),(b,[1,1])]

print(sorted(rdd.groupByKey().mapValues(list).collect()))# 使用自定义集聚合函数组合每个键的元素的通用功能。# - `createCombiner`, which turns a V into a C (e.g., creates a one-element list)# 对初始值进行操作# - `mergeValue`, to merge a V into a C (e.g., adds it to the end ofa list)# 对分区内的元素进行合并# - `mergeCombiners`, to combine two C's into a single one (e.g., merges the lists)# 对分区间的元素进行合并

by_key_result = rdd.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)
print(sorted(by_key_result.collect()))#[('a', [1, 1]), ('b', [1])]

• 案例2

# -*- 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
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，每个分区都需要线程执行
分区间：有一些操作分区间做一些累加
alt+6 可以调出来所有TODO，
TODO是Python提供了预留功能的地方
'''

'''
对初始值进行操作
[value,1],value指的是当前学生成绩，1代表的是未来算一下一个学生考了几次考试
("Fred", 88)----------[88,1]'''

def createCombiner(value):  #return[value, 1]'''
x代表的是 [value,1]值，x=[88,1]
y代表的相同key的value，比如("Fred", 95)的95，执行分区内的累加
'''

def mergeValue(x, y):
return[x[0] + y, x[1] + 1]'''
a = a[0] value,a[1] 几次考试
'''

def mergeCombiners(a, b):
return[a[0] + b[0], a[1] + b[1]]if __name__ =='__main__':# TODO:  1-创建SparkContext申请资源

conf = SparkConf().setAppName("mini2").setMaster("local[*]")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf=conf)
sc.setLogLevel("WARN")# 一般在工作中不这么写，直接复制log4j文件# TODO:  2-基础数据处理

from operator importadd# 这里需要实现需求：求解一个学生的平均成绩

x = sc.parallelize([("Fred", 88), ("Fred", 95), ("Fred", 91), ("Wilma", 93), ("Wilma", 95), ("Wilma", 98)], 3)
print(x.glom().collect())# 第一个分区("Fred", 88), ("Fred", 95)# 第二个分区("Fred", 91), ("Wilma", 93),# 第三个分区("Wilma", 95), ("Wilma", 98)# reduceByKey

reduce_by_key_rdd = x.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
print("reduceBykey:", reduce_by_key_rdd.collect())# [('Fred', 274), ('Wilma', 286)]# 如何求解平均成绩？# 使用自定义集聚合函数组合每个键的元素的通用功能。# - `createCombiner`, which turns a V into a C (e.g., creates a one-element list)# 对初始值进行操作# - `mergeValue`, to merge a V into a C (e.g., adds it to the end ofa list)# 对分区内的元素进行合并# - `mergeCombiners`, to combine two C's into a single one (e.g., merges the lists)# 对分区间的元素进行合并

combine_by_key_rdd = x.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)
print(combine_by_key_rdd.collect())# [('Fred', [274, 3]), ('Wilma', [286, 3])]# 接下来平均值如何实现--('Fred', [274, 3])---x[0]=Fred x[1]= [274, 3],x[1][0]=274,x[1][1]=3

print(combine_by_key_rdd.map(lambda x: (x[0], int(x[1][0] / x[1][1]))).collect())

• 面试题：

• 关联函数

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后记

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📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉
📢感觉这辈子，最深情绵长的注视，都给了手机⭐
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