【Python-Spark（大规模数据）】

news2024/11/17 13:38:00

Python-Spark（大规模数据）

  • ■ Spark
  • ■ PySparl编程模型
  • ■ 基础准备
  • ■ 数据输入
  • ■ RDD的map成员方法的使用
  • ■ RDD的flatMap成员方法的使用
  • ■ RDD的reduceByKey成员方法的使用
  • ■ 单词计数统计
  • ■ RDD的filter成员方法的使用
  • ■ RDD的distinct成员方法的使用
  • ■ RDD的sortBy成员方法的使用
  • ■ 案例：JSON商品统计
  • ■ 将RDD输出为Python对象
  • ■ 将RDD输出到文件中
  • ■ PySpark综合案例
  • ■ PySpark综合案例

■ Spark

Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。
PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。

■ PySparl编程模型

  • 通过SparkContext对象,完成数据输入
  • 输入数据后得到RDD对象,对RDD对象进行迭代计算
  • 最终通过RDD对象的成员方法,完成数据输出工作
    在这里插入图片描述

■ 基础准备

# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
# 基于SparkConf类对象创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 打印PySpark的运行版本
print(sc.version)
# 停止SparkContext对象的运行（停止PySpark程序）
sc.stop()

■ 数据输入

"""
演示通过PySpark代码加载数据，即数据输入
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# # 通过parallelize方法将Python对象加载到Spark内，成为RDD对象
# rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# rdd2 = sc.parallelize((1, 2, 3, 4, 5))
# rdd3 = sc.parallelize("abcdefg")
# rdd4 = sc.parallelize({1, 2, 3, 4, 5})
# rdd5 = sc.parallelize({"key1": "value1", "key2": "value2"})
#
# # 如果要查看RDD里面有什么内容，需要用collect()方法
# print(rdd1.collect())
# print(rdd2.collect())
# print(rdd3.collect())
# print(rdd4.collect())
# print(rdd5.collect())

# 用过textFile方法，读取文件数据加载到Spark内，成为RDD对象
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
print(rdd.collect())
rdd.map()
sc.stop()

■ RDD的map成员方法的使用

"""
演示RDD的map成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 通过map方法将全部数据都乘以10
# def func(data):
#     return data * 10

rdd2 = rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x + 5)

print(rdd2.collect())
# (T) -> U
# (T) -> T

# 链式调用

■ RDD的flatMap成员方法的使用

"""
演示RDD的flatMap成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize(["itheima itcast 666", "itheima itheima itcast", "python itheima"])

# 需求，将RDD数据里面的一个个单词提取出来
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(rdd2.collect())

■ RDD的reduceByKey成员方法的使用

"""
演示RDD的reduceByKey成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([('男', 99), ('男', 88), ('女', 99), ('女', 66)])
# 求男生和女生两个组的成绩之和
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(rdd2.collect())

■ 单词计数统计

"""
完成练习案例：单词计数统计
"""

# 1. 构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 2. 读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
# 3. 取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 4. 将所有单词都转换成二元元组，单词为Key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 5. 分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 6. 打印输出结果
print(result_rdd.collect())

■ RDD的filter成员方法的使用

"""
演示RDD的filter成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 对RDD的数据进行过滤
rdd2 = rdd.filter(lambda num: num % 2 == 0)

print(rdd2.collect())

■ RDD的distinct成员方法的使用

"""
演示RDD的distinct成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 1, 3, 3, 5, 5, 7, 8, 8, 9, 10])
# 对RDD的数据进行去重
rdd2 = rdd.distinct()

print(rdd2.collect())

■ RDD的sortBy成员方法的使用

"""
演示RDD的sortBy成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/dev/python/python310/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 1. 读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
# 2. 取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 3. 将所有单词都转换成二元元组，单词为Key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 4. 分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 5. 对结果进行排序
final_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=True, numPartitions=1)
print(final_rdd.collect())

■ 案例：JSON商品统计

"""
完成练习案例：JSON商品统计
需求：
1. 各个城市销售额排名，从大到小
2. 全部城市，有哪些商品类别在售卖
3. 北京市有哪些商品类别在售卖
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import json
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/dev/python/python310/python.exe'
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# TODO 需求1： 城市销售额排名
# 1.1 读取文件得到RDD
file_rdd = sc.textFile("D:/orders.txt")
# 1.2 取出一个个JSON字符串
json_str_rdd = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split("|"))
# 1.3 将一个个JSON字符串转换为字典
dict_rdd = json_str_rdd.map(lambda x: json.loads(x))
# 1.4 取出城市和销售额数据
# (城市，销售额)
city_with_money_rdd = dict_rdd.map(lambda x: (x['areaName'], int(x['money'])))
# 1.5 按城市分组按销售额聚合
city_result_rdd = city_with_money_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 1.6 按销售额聚合结果进行排序
result1_rdd = city_result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
print("需求1的结果：", result1_rdd.collect())
# TODO 需求2： 全部城市有哪些商品类别在售卖
# 2.1 取出全部的商品类别
category_rdd = dict_rdd.map(lambda x: x['category']).distinct()
print("需求2的结果：", category_rdd.collect())
# 2.2 对全部商品类别进行去重
# TODO 需求3： 北京市有哪些商品类别在售卖
# 3.1 过滤北京市的数据
beijing_data_rdd = dict_rdd.filter(lambda x: x['areaName'] == '北京')
# 3.2 取出全部商品类别
result3_rdd = beijing_data_rdd.map(lambda x: x['category']).distinct()
print("需求3的结果：", result3_rdd.collect())
# 3.3 进行商品类别去重

■ 将RDD输出为Python对象

"""
演示将RDD输出为Python对象
"""

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import json
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/dev/python/python310/python.exe'
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# collect算子，输出RDD为list对象
rdd_list: list = rdd.collect()
print(rdd_list)
print(type(rdd_list))
# reduce算子，对RDD进行两两聚合
num = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
print(num)
# take算子，取出RDD前N个元素，组成list返回
take_list = rdd.take(3)
print(take_list)
# count，统计rdd内有多少条数据，返回值为数字
num_count = rdd.count()
print(f"rdd内有{num_count}个元素")

sc.stop()

■ 将RDD输出到文件中

"""
演示将RDD输出到文件中
"""

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import json
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/dev/python/python310/python.exe'
os.environ['HADOOP_HOME'] = "D:/dev/hadoop-3.0.0"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")

sc = SparkContext(conf=conf)

# 准备RDD1
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5], numSlices=1)

# 准备RDD2
rdd2 = sc.parallelize([("Hello", 3), ("Spark", 5), ("Hi", 7)], 1)

# 准备RDD3
rdd3 = sc.parallelize([[1, 3, 5], [6, 7, 9], [11, 13, 11]], 1)

# 输出到文件中
rdd1.saveAsTextFile("D:/output1")
rdd2.saveAsTextFile("D:/output2")
rdd3.saveAsTextFile("D:/output3")

■ PySpark综合案例

"""
演示PySpark综合案例
"""

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import json
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/dev/python/python310/python.exe'
os.environ['HADOOP_HOME'] = "D:/dev/hadoop-3.0.0"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
conf.set("spark.default.parallelism", "1")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件转换成RDD
file_rdd = sc.textFile("D:/search_log.txt")
# TODO 需求1： 热门搜索时间段Top3（小时精度）
# 1.1 取出全部的时间并转换为小时
# 1.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 1.3 Key分组聚合Value
# 1.4 排序（降序）
# 1.5 取前3
result1 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求1的结果：", result1)

# TODO 需求2： 热门搜索词Top3
# 2.1 取出全部的搜索词
# 2.2 (词, 1) 二元元组
# 2.3 分组聚合
# 2.4 排序
# 2.5 Top3
result2 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求2的结果：", result2)

# TODO 需求3： 统计黑马程序员关键字在什么时段被搜索的最多
# 3.1 过滤内容，只保留黑马程序员关键词
# 3.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 3.3 Key分组聚合Value
# 3.4 排序（降序）
# 3.5 取前1
result3 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    filter(lambda x: x[2] == '黑马程序员').\
    map(lambda x: (x[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(1)
print("需求3的结果：", result3)

# TODO 需求4： 将数据转换为JSON格式，写出到文件中
# 4.1 转换为JSON格式的RDD
# 4.2 写出为文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    map(lambda x: {"time": x[0], "user_id": x[1], "key_word": x[2], "rank1": x[3], "rank2": x[4], "url": x[5]}).\
    saveAsTextFile("D:/output_json")

■ PySpark综合案例

"""
演示PySpark综合案例
"""

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/export/server/anaconda3/bin/python'
os.environ['HADOOP_HOME'] = "/export/server/hadoop-3.3.1"
conf = SparkConf().setAppName("spark_cluster")
conf.set("spark.default.parallelism", "24")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件转换成RDD
file_rdd = sc.textFile("hdfs://m1:8020/data/search_log.txt")
# TODO 需求1： 热门搜索时间段Top3（小时精度）
# 1.1 取出全部的时间并转换为小时
# 1.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 1.3 Key分组聚合Value
# 1.4 排序（降序）
# 1.5 取前3
result1 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求1的结果：", result1)

# TODO 需求2： 热门搜索词Top3
# 2.1 取出全部的搜索词
# 2.2 (词, 1) 二元元组
# 2.3 分组聚合
# 2.4 排序
# 2.5 Top3
result2 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求2的结果：", result2)

# TODO 需求3： 统计黑马程序员关键字在什么时段被搜索的最多
# 3.1 过滤内容，只保留黑马程序员关键词
# 3.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 3.3 Key分组聚合Value
# 3.4 排序（降序）
# 3.5 取前1
result3 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    filter(lambda x: x[2] == '黑马程序员').\
    map(lambda x: (x[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(1)
print("需求3的结果：", result3)

# TODO 需求4： 将数据转换为JSON格式，写出到文件中
# 4.1 转换为JSON格式的RDD
# 4.2 写出为文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    map(lambda x: {"time": x[0], "user_id": x[1], "key_word": x[2], "rank1": x[3], "rank2": x[4], "url": x[5]}).\
    saveAsTextFile("hdfs://m1:8020/output/output_json")

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