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如何进行sparkpython编程

本篇文章给大家分享的是有关如何进行spark python编程，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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spark应用程序结构

  Spark应用程序可分两部分：driver部分和executor部分初始化SparkContext和主体程序

A：driver部分

      driver部分主要是对SparkContext进行配置、初始化以及关闭。初始化SparkContext是为了构建Spark应用程序的运行环境，在初始化SparkContext，要先导入一些Spark的类和隐式转换；在executor部分运行完毕后，需要将SparkContext关闭。

B：executor部分

      Spark应用程序的executor部分是对数据的处理，数据分三种：

  • 原生数据，包含输入的数据和输出的数据

    • 生成Scala标量数据，如count（返回RDD中元素的个数）、reduce、fold/aggregate；返回几个标量，如take（返回前几个元素）。

    • 生成Scala集合数据集，如collect（把RDD中的所有元素倒入 Scala集合类型）、lookup（查找对应key的所有值）。

    • 生成hadoop数据集，如saveAsTextFile、saveAsSequenceFile

    • scala集合数据集，如Array(1,2,3,4,5)，Spark使用parallelize方法转换成RDD。

    • hadoop数据集，Spark支持存储在hadoop上的文件和hadoop支持的其他文件系统，如本地文件、HBase、SequenceFile和Hadoop的输入格式。例如Spark使用txtFile方法可以将本地文件或HDFS文件转换成RDD。

    • 对于输入原生数据，Spark目前提供了两种：

    • 对于输出数据，Spark除了支持以上两种数据，还支持scala标量

  • RDD，Spark进行并行运算的基本单位，其细节参见RDD 细解。RDD提供了四种算子：

    • 窄依赖算子

    • 宽依赖算子，宽依赖会涉及shuffle类，在DAG图解析时以此为边界产生Stage，如图所示。

    • 输入输出一对一的算子，且结果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、sample。

    • 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join和重组，如join、cogroup。

    • 输入算子，将原生数据转换成RDD，如parallelize、txtFile等

    • 转换算子，最主要的算子，是Spark生成DAG图的对象，转换算子并不立即执行，在触发行动算子后再提交给driver处理，生成DAG图 -->  Stage --> Task  --> Worker执行。按转化算子在DAG图中作用，可以分成两种：

    • 缓存算子，对于要多次使用的RDD，可以缓冲加快运行速度，对重要数据可以采用多备份缓存。

    • 行动算子，将运算结果RDD转换成原生数据，如count、reduce、collect、saveAsTextFile等。

  • 共享变量，在Spark运行时，一个函数传递给RDD内的patition操作时，该函数所用到的变量在每个运算节点上都复制并维护了一份，并且各个节点之间不会相互影响。但是在Spark Application中，可能需要共享一些变量，提供Task或驱动程序使用。Spark提供了两种共享变量：

    • 广播变量，可以缓存到各个节点的共享变量，通常为只读，使用方法：

    • >>> from pyspark.context import SparkContext                    >>> sc = SparkContext('local', 'test')                           >>> b = sc.broadcast([1, 2, 3, 4, 5])                                    >>> b.value[1, 2, 3, 4, 5]                                                        >>> sc.parallelize([0, 0]).flatMap(lambda x: b.value).collect()[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]

    • 累计器，只支持加法操作的变量，可以实现计数器和变量求和。用户可以调用SparkContext.accumulator(v)创建一个初始值为v的累加器，而运行在集群上的Task可以使用“+=”操作，但这些任务却不能读取；只有驱动程序才能获取累加器的值。使用方法：

如何进行spark python编程

python编程

实验项目

sogou日志数据分析

实验数据来源：sogou精简版数据下载地址

数据格式说明：

访问时间\t用户ID\t[查询词]\t该URL在返回结果中的排名\t用户点击的顺序号\t用户点击的URL

其中，用户ID是根据用户使用浏览器访问搜索引擎时的Cookie信息自动赋值，即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID。

以上数据格式是官方说明，实际上该数据集中排名和顺序号之间不是\t分割，而是空格分割。

一个session内查询次数最多的用户的session与相应的查询次数

import sys  
from pyspark import SparkContext  
  
if __name__ == "__main__":  
    if len(sys.argv) != 2:  
        print >> sys.stderr, "Usage: SogouC "  
        exit(-1)  
    sc = SparkContext(appName="SogouC")  
    sgRDD = sc.textFile(sys.argv[1])  
    print sgRDD.filter(lambda line : len(line.split('\t')) == 5).map(lambda line : (line.split('\t')[1],1)).reduceByKey(lambda x , y : x + y ).map(lambda pair : (pair[1],pair[0])).sortByKey(False).map(lambda pair : (pair[1],pair[0])).take(10)  
    sc.stop()

虚拟集群中任意节点运行命令：./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouC.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt

运行结果：[(u'11579135515147154', 431), (u'6383499980790535', 385), (u'7822241147182134', 370), (u'900755558064074', 335), (u'12385969593715146', 226), (u'519493440787543', 223), (u'787615177142486', 214), (u'502949445189088', 210), (u'2501320721983056', 208), (u'9165829432475153', 201)]

以上就是如何进行spark python编程，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。


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