python spark
当您运行这段代码时,它会创建一个 Spark 应用程序并连接到集群中的 Spark 环境。以下是每个行的作用及原理:
第一行导入了 SparkConf 和 SparkContext 类,这些类是 PySpark 中用于配置和管理 Spark 应用程序的关键类。
第二行创建了一个 SparkConf 对象 conf,它允许您设置应用程序的配置选项。在这里,通过 setMaster()
方法将 Spark 应用程序连接到本地机器上的一个执行线程(单机模式),local[*]
表示使用所有可用的 CPU 核心来执行任务。setAppName()
方法设置应用程序的名称。
第三行创建了一个 SparkContext 对象 sc,它实际上是整个 Spark 应用程序的入口点,可以用它来创建 RDD 以及调度任务。SparkContext 需要传递一个 SparkConf 参数来初始化。在这里,我们将刚刚创建的 SparkConf 对象传递给了 SparkContext。因此,Spark 应用程序现在已经启动,并且可以使用 RDD 进行计算了。
第一行代码告诉电脑我们要使用这个叫做 Spark 的东西。第二行代码告诉电脑我们想要用所有电脑里面的 CPU 来处理数据,同时给这个程序起了一个名字,叫做 "test_spark_app"。第三行代码告诉电脑我们正式启动这个叫做 Spark 的东西,并且现在可以开始用它来处理数据了。
在 Spark 应用程序中,应用程序名称通常是一个重要的元数据,它可以在 Spark Web UI 界面中轻松地识别和区分不同的应用程序。例如,在分布式集群环境中,可能会有多个 Spark 应用程序同时运行,每个应用程序都可能使用相同的资源,因此为每个应用程序分配独特的名称有助于更好地跟踪和管理这些应用程序。此外,还可以在 Spark 计算过程中使用应用程序名称来记录日志和错误消息,以便更轻松地诊断问题并进行故障排除。
RDD(Resilient Distributed Datasets)是 Spark 中的一个核心概念,它代表了一个弹性分布式数据集合。简单来说,RDD 就是 Spark 中存储和处理数据的基本抽象。
RDD 是一种可以分割和并行处理的数据结构。它通常是从外部数据源创建的,如 Hadoop 文件系统(HDFS)、本地文件系统、NoSQL 数据库等。用户还可以从内存中的其他 RDD 或 DataFrame / DataSet 转换生成新的 RDD。
RDD 通常具有以下两个特点:
1. 分区:RDD 可以被分割成多个逻辑分区,以便在集群中的不同节点上并行处理。
2. 不可变性:RDD 是不可变的,这意味着我们无法直接修改 RDD 中的数据,只能通过转换操作创建新的 RDD。
RDD 提供了许多转换操作(如 map、filter、reduce 等),用于对 RDD 中的元素进行处理和计算。此外,它还提供了许多动作操作(如 count、collect、reduce 等),用于触发实际的计算并返回结果。由于 RDD 具有良好的分区和容错性,因此它在大规模数据处理场景中得到了广泛的应用。
在计算机科学中,RDD 的功能与这个玩具箱非常类似。它可以将大量的数据分成小块,然后在集群上并行处理这些块。每个节点可以独立地处理它所负责的那部分数据,并将结果传递给其他节点。最后,所有节点的结果将被汇总起来,形成一个完整的结果。
RDD 还提供了许多操作,例如筛选、转换和汇总等,可以帮助我们对数据进行各种处理。同时,RDD 还具有良好的容错性,即使其中某个节点出现了故障,整个计算过程也可以继续执行。
在 Spark 中,可以通过多种方式将数据输入到 RDD 中
map 算子
在上面的代码中,我们首先通过 parallelize()
方法创建了一个包含整数序列的 RDD。接着,我们使用 map()
方法对 RDD 中的每个元素进行平方计算,并将结果保存到新的 RDD 中。最后,我们使用 collect()
方法将新 RDD 中的所有元素收集到本地,并输出结果。
需要注意的是,map()
算子返回的是一个新的 RDD,而不是修改原来的 RDD。这意味着我们可以对同一个 RDD 应用多个不同的算子,以创建更复杂的数据处理任务。
链式调用是一种常见的编程技巧,在 Spark 中也得到了广泛应用。它允许我们将多个转换操作组合在一起,形成一个完整的数据处理流水线,并且可以通过链式调用的方式来构建这个流水线。
具体来说,Spark 中的每个转换操作都会返回一个新的 RDD 对象,因此我们可以通过将多个转换操作连接在一起,实现一系列的数据转换。例如:
在上面的代码中,我们首先使用 parallelize()
方法创建了一个包含整数序列的 RDD。接着,我们通过链式调用的方式对 RDD 进行了多次转换操作,包括 filter()
、map()
和 sortBy()
等。最后,我们使用 collect()
方法将新 RDD 中的所有元素收集到本地,并输出结果。
需要注意的是,链式调用中每个函数的返回值必须是一个 RDD 对象,以便下一个函数能够继续使用这个 RDD 进行转换。同时,由于每个转换操作都会创建一个新的 RDD,因此对于大规模的数据处理任务,链式调用可能会导致性能问题,需要进行优化和调整。
使用flatMap操作来对RDD执行解除嵌套操作
ambda x: x是一个匿名函数,也称为 lambda 函数。这个函数接受一个参数 x,并返回它本身。在上文的例子中,这个 lambda 函数被传递给了 flatMap() 操作,用于展开 RDD 中的元素。由于单个列表是一个可迭代对象,而 flatMap() 要求返回一个扁平化的 RDD,因此我们使用 (lambda x: x) 函数来返回每个列表本身,从而达到展开嵌套列表的目的。
reduceByKey算子
当调用
reduceByKey(lambda x, y: x + y)
时,对于 key=1 的元素,算子会将 [10, 30] 这两个值传递给 lambda 函数进行计算,即计算 10 + 30 = 40;对于 key=2 的元素,算子会将 [20, 40] 这两个值传递给 lambda 函数进行计算,即计算 20 + 40 = 60;对于 key=3 的元素,算子会将 [50] 这一个值传递给 lambda 函数进行计算,即计算 50。
`result.collect()` 是一个用于触发算子计算并返回 RDD 中所有元素的动作(Action)。在 Apache Spark 中,RDD 分为两类操作:转换操作和动作操作。转换操作仅仅是定义了一系列的数据转换规则,并不会立即执行,而动作操作则会触发实际的计算过程。
在本例中,`reduceByKey` 返回的结果是一个新的 RDD,其中包含每个 key 值以及对应的聚合后的值。但是,这个 RDD 并没有真正被计算出来。只有当我们调用动作操作 `collect()` 时,Spark 才会将该 RDD 中的元素收集到驱动器程序中,并返回一个列表,其中包含所有的 key-value 对。
因此,`result.collect()` 的作用就是将经过 `reduceByKey` 聚合后的结果取回到本地,以便进行后续的处理或输出。注意,如果结果集非常大,则应该避免使用 `collect()` 操作,因为它会将所有数据都拉到驱动器程序中,可能会导致内存溢出或性能问题。相反,可以考虑使用类似 `take()` 或 `foreach()` 等其他动作操作,以分批次地获取数据。
filter()
是 Spark 中的一个转换操作(Transformation),它用于从 RDD 中选择满足给定条件的元素,并返回一个新的 RDD,其中只包含符合条件的元素。
可以使用以下代码过滤出一个整数 RDD 中所有大于 10 的元素,因此,filtered_rdd
将只包含 11、12 和 20 这三个元素。
`distinct()` 是 Spark 中的一个转换操作(Transformation),它用于从 RDD 中删除重复的元素,并返回一个新的 RDD,其中只包含不同的元素。该方法会对整个 RDD 进行去重操作,返回一个新的 RDD,其中仅包含唯一的元素。
例如,以下代码创建了一个包含多个重复元素的整数 RDD,并应用 `distinct()` 方法将其去重:
在这个例子中,我们创建了一个整数 RDD(即 `rdd`),其中包含多个重复元素。然后,我们使用 `distinct()` 方法将其去重,得到一个新的 RDD(即 `distinct_rdd`)。因此,`distinct_rdd` 将只包含不同的元素,即 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]`。
需要注意的是,`distinct()` 方法具有显著的性能问题,特别是在大数据集的情况下,因为它需要将所有数据传递到网络上进行去重操作。如果数据集非常大,建议使用其他方法来处理重复数据,例如使用类似 Bloom 过滤器等技术来快速排除可能的重复项。
`sortBy()` 是 Spark 中的一个转换操作(Transformation),它用于对 RDD 中的元素进行排序,并返回一个新的 RDD,其中包含已排序的元素。该方法接受一个用于比较两个元素大小的函数,并根据该函数的比较结果将元素排序。
例如,以下代码创建了一个整数 RDD,并应用 `sortBy()` 方法将其按升序排列:
在这个例子中,我们创建了一个整数 RDD(即 `rdd`)。然后,我们使用 `sortBy()` 方法将其按升序排列,得到一个新的 RDD(即 `sorted_rdd`)。因此,`sorted_rdd` 将包含按升序排列的元素,即 `[1, 2, 3, 4, 5]`。
需要注意的是,`sortBy()` 方法会生成一个新的 RDD,而不会就地修改原始 RDD。另外,Spark 还提供了 `sortByKey()` 方法,它可以对键值对 RDD 中的键进行排序,类似于 SQL 中的 ORDER BY 子句。如果需要按键进行排序,则建议使用 `sortByKey()` 方法。
我们使用 False
参数将元素按降序排列。