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知识总览图

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PySpark案例实战

前言介绍

Spark是什么

定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。

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​ 简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。

Python On Spark

Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。

而Python语言，则是Spark重点支持的方向。

PySpark

Spark对Python语言的支持，重点体现在，Python第三方库：PySpark之上。

PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。

Python开发者可以使用pip程序快速的安装PySpark并像其它三方库那样直接使用。

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Why PySpark

Python应用场景和就业方向是十分丰富的，其中，最为亮点的方向为：大数据开发 和 人工智能

基础准备

PySpark库的安装

同其它的Python第三方库一样，PySpark同样可以使用pip程序进行安装。

在”CMD”命令提示符程序内，输入：

pip install pyspark

或使用国内代理镜像网站（清华大学源）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark

构建PySpark执行环境入口对象

想要使用PySpark库完成数据处理，首先需要构建一个执行环境入口对象。Spark的功能都是从SparkContext对象作为开始。

PySpark的执行环境入口对象是：类 SparkContext 的类对象

#导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
#创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
#这段话等同于：
#conf = SparkConf()
#conf.setMaster("local[*]")
#conf.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()

PySpark的编程模型

SparkContext类对象，是PySpark编程中一切功能的入口。

PySpark的编程，主要分为如下三大步骤：

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•数据输入：通过SparkContext完成数据读取

•数据计算：读取到的数据转换为RDD对象，调用RDD的成员方法完成计算

•数据输出：调用RDD的数据输出相关成员方法，将结果输出到list、元组、字典、文本文件、数据库等**

数据输入

RDD对象

如图可见，PySpark支持多种数据的输入，在输入完成后，都会得到一个：RDD类的对象

RDD全称为：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets）

PySpark针对数据的处理，都是以RDD对象作为载体，即：

  • 数据存储在RDD内
  • 各类数据的计算方法，也都是RDD的成员方法
  • RDD的数据计算方法，返回值依旧是RDD对象

PySpark的编程模型（左图）可以归纳为：

  • 准备数据到RDD -> RDD迭代计算 -> RDD导出为list、文本文件等
  • 即：源数据 -> RDD -> 结果数据

Python数据容器转RDD对象

PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将：

  • list
  • tuple
  • set
  • dict
  • str

转换为PySpark的RDD对象

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注意：

•字符串会被拆分出1个个的字符，存入RDD对象

•字典仅有key会被存入RDD对象

读取文件转RDD对象

PySpark也支持通过SparkContext入口对象的textFile成员方法，来读取文件构建出RDD对象。

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#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"})
#
#
# #如果想查看RDD内有什么内容，可以用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("F:/bili.txt")
print(rdd.collect())

sc.stop()

数据计算

map方法

PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的，那么如何进行呢？

自然是依赖，RDD对象内置丰富的：成员方法（算子）

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  1. map算子（成员方法）
  • 接受一个处理函数，可用lambda表达式快速编写
  • 对RDD内的元素逐个处理，并返回一个新的RDD
  1. 链式调用
  • 对于返回值是新RDD的算子，可以通过链式调用的方式多次调用算子。

演示代码：

#演示RDD的map成员方法的使用

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/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方法将全部数据乘以10
def func(data):
    return data * 10

rdd2 = rdd.map(func)

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

#链式调用
rdd3 = rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x + 5)
print(rdd3.collect())

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flat Map方法

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.flatMap算子

  • 计算逻辑和map一样
  • 可以比map多出，解除一层嵌套的功能

演示代码：

#演示RDD的flatMap成员方法的使用

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

#准备一个RDD
rdd = sc.parallelize(["pikaqiu houboshi 666", "pikaqiu jialebi hashiqi", "python iloveyou"])

#需求：将RDD数据里一个个单词提取出来
rdd2 = rdd.map(lambda x: x.split(" "))
print("rdd2.collect()内容为：", rdd2.collect())
rdd3 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print("rdd3.collect()内容为：", rdd3.collect())

reduce By Key方法

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  1. reduceByKey算子
  • 接受一个处理函数，对数据进行两两计算

演示代码：

#演示RDD的reduceByKey成员方法的使用

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/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', 77)])
#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())

练习案例1

WordCount案例

使用学习到的内容，完成：

  • 读取文件
  • 统计文件内，单词的出现数量

演示代码：

#练习案例：单词计数统计
#1、构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

#2、读取数据文件
rdd = sc.textFile("E:/AA学习路线/Python+大数据/Python/课件/第15章资料/资料/hello.txt")
#print(rdd.collect())

#3、取出全部单词
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
#print(rdd2.collect())

#4、将所有单词转换成二元元组，单词为key，value设置为1
rdd3 = rdd2.map(lambda x: (x, 1))

#5、分组并求和
rdd4 =rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a+b)

#6、输出结果
print(rdd4.collect())

filter方法

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  1. filter算子
  • 接受一个处理函数，可用lambda快速编写
  • 函数对RDD数据逐个处理，得到True的保留至返回值的RDD中

演示代码：

#演示RDD的filter成员方法的使用
#构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/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 x: x % 2 == 0)

#输出结果
print(rdd2.collect())

distinct方法

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  1. distinct算子
  • 完成对RDD内数据的去重操作

演示代码：

#演示RDD的distinct成员方法的使用
#构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

#准备一个RDD
rdd =sc.parallelize([1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 6])

#对RDD的数据进行去重
rdd2 = rdd.distinct()

#输出结果
print(rdd2.collect())

sort By方法

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  1. sortBy算子
  • 接收一个处理函数，可用lambda快速编写
  • 函数表示用来决定排序的依据
  • 可以控制升序或降序
  • 全局排序需要设置分区数为1

演示代码：

#演示RDD的sortBy成员方法的使用
#练习案例：单词计数统计
#1、构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

#2、读取数据文件
rdd = sc.textFile("E:/AA学习路线/Python+大数据/Python/课件/第15章资料/资料/hello.txt")
#print(rdd.collect())

#3、取出全部单词
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
#print(rdd2.collect())

#4、将所有单词转换成二元元组，单词为key，value设置为1
rdd3 = rdd2.map(lambda x: (x, 1))

#5、分组并求和
rdd4 =rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a+b)

#6、对结果进行排序(ascending中，False为降序，True为升序)
final_rdd = rdd4.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)

#7、输出结果
print(final_rdd.collect())

练习案例2

需求，使用Spark读取文件进行计算：

  • 各个城市销售额排名，从大到小
  • 全部城市，有哪些商品类别在售卖
  • 北京市有哪些商品类别在售卖

演示代码：

#练习案例：单词计数统计
import json
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

# 需求1：城市销售额排名
#1.1 读取文件到RDD
file_rdd = sc.textFile("E:/AA学习路线/Python+大数据/Python/课件/第15章资料/资料/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 按城市分组和销售额聚合
city_result_rdd = city_with_money_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)

#1.6 将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())

# 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'])

#2.2 对全部商品类别进行去重
category_rdd_distinct = category_rdd.distinct()
print("需求2的结果：", category_rdd_distinct.collect())

# 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
beijing_rdd = beijing_data_rdd.map(lambda x: x['category'])

#3.3 进行商品类别去重
result3_rdd = beijing_rdd.distinct()
print("需求3的结果：", result3_rdd.collect())

数据输出

输出为Python对象

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collect方法

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reduce方法

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take方法

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count方法

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总结

  1. Spark的编程流程就是：
  • 将数据加载为RDD（数据输入）
  • 对RDD进行计算（数据计算）
  • 将RDD转换为Python对象（数据输出）
  1. 数据输出的方法
  • collect：将RDD内容转换为list
  • reduce：对RDD内容进行自定义聚合
  • take：取出RDD的前N个元素组成list
  • count：统计RDD元素个数

演示代码：

import json
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"

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

#collect原子：输出RDD为list对象
rdd_list = sc.parallelize({1, 2, 3, 4, 5})
print(rdd_list.collect())

#reduce原子，对RDD进行两两聚合
rdd_kist = rdd_list.reduce(lambda a, b: a+b)
print(rdd_kist)

#take原子，取出RDD前N个元素，组成list返回
take_list = rdd_list.take(3)
print(take_list)

#count原子，统计rdd内有多少条数据，返回值为数字
num_count = rdd_list.count()
print(f"rdd内共有{num_count}个元素")

sc.stop()

输出到文件中

saveAsTextFile方法

image-20230731203434665

注意事项

调用保存文件的算子，需要配置Hadoop依赖

  • 下载Hadoop安装包

•http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0.tar.gz

  • 解压到电脑任意位置

  • 在Python代码中使用os模块配置：os.environ[‘HADOOP_HOME’] = ‘HADOOP解压文件夹路径’

  • 下载winutils.exe，并放入Hadoop解压文件夹的bin目录内

•https://raw.githubusercontent.com/steveloughran/winutils/master/hadoop-3.0.0/bin/winutils.exe

  • 下载hadoop.dll，并放入:C:/Windows/System32 文件夹内

•https://raw.githubusercontent.com/steveloughran/winutils/master/hadoop-3.0.0/bin/hadoop.dll

修改rdd分区为1个

方式1，SparkConf对象设置属性全局并行度为1：

image-20230731203639272

方式2，创建RDD的时候设置（parallelize方法传入numSlices参数为1）

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总结

  1. RDD输出到文件的方法
  • rdd.saveAsTextFile(路径)
  • 输出的结果是一个文件夹
  • 有几个分区就输出多少个结果文件
  1. 如何修改RDD分区
  • SparkConf对象设置conf.set(“spark.default.parallelism”, “1”)
  • 创建RDD的时候，sc.parallelize方法传入numSlices参数为1

综合案例

搜索引擎日志分析

读取文件转换成RDD，并完成：

  • 打印输出：热门搜索时间段（小时精度）Top3
  • 打印输出：热门搜索词Top3
  • 打印输出：统计黑马程序员关键字在哪个时段被搜索最多
  • 将数据转换为JSON格式，写出为文件

代码如下：

import json
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "E:/python/python 3.11.3/python.exe"
os.environ['HADOOP_HOME'] = "E:/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1"
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("E:/AA学习路线/Python+大数据/Python/课件/第15章资料/资料/search_log.txt")

#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 转换成（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的结果是：", result1)

#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的结果是：", result2)

#需求3 ：统计黑马程序员关键字在什么时候搜索的最多
#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分组聚合为Value
#3.4 排序（降序）
#3.5 取值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的结果是：", result3)

#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 导出为文件
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("F:/output_json")

分布式集群运行

image-20230731204111525

提交命令：

bin/spark-submit --master yarn --num-executors 3 --queue root.teach --executor-cores 4 --executor-memory 4g /home/hadoop/demo.py

image-20230731204138585

# 分布式 # python # spark # 大数据 # ipython
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