如何進行spark python編程

本篇文章給大家分享的是有關如何進行spark python編程，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

spark應用程序結構

  Spark應用程序可分兩部分：driver部分和executor部分初始化SparkContext和主體程序

A：driver部分

      driver部分主要是對SparkContext進行配置、初始化以及關閉。初始化SparkContext是為了構建Spark應用程序的運行環境，在初始化SparkContext，要先導入一些Spark的類和隱式轉換；在executor部分運行完畢后，需要將SparkContext關閉。

B：executor部分

      Spark應用程序的executor部分是對數據的處理，數據分三種：

• 原生數據，包含輸入的數據和輸出的數據

• 生成Scala標量數據，如count（返回RDD中元素的個數）、reduce、fold/aggregate；返回幾個標量，如take（返回前幾個元素）。

• 生成Scala集合數據集，如collect（把RDD中的所有元素倒入 Scala集合類型）、lookup（查找對應key的所有值）。

• 生成hadoop數據集，如saveAsTextFile、saveAsSequenceFile

• scala集合數據集，如Array(1,2,3,4,5)，Spark使用parallelize方法轉換成RDD。

• hadoop數據集，Spark支持存儲在hadoop上的文件和hadoop支持的其他文件系統，如本地文件、HBase、SequenceFile和Hadoop的輸入格式。例如Spark使用txtFile方法可以將本地文件或HDFS文件轉換成RDD。

• 對于輸入原生數據，Spark目前提供了兩種：

• 對于輸出數據，Spark除了支持以上兩種數據，還支持scala標量

• RDD，Spark進行并行運算的基本單位，其細節參見RDD 細解。RDD提供了四種算子：

• 窄依賴算子

• 寬依賴算子，寬依賴會涉及shuffle類，在DAG圖解析時以此為邊界產生Stage，如圖所示。

• 輸入輸出一對一的算子，且結果RDD的分區結構不變，主要是map、flatMap；

• 輸入輸出一對一，但結果RDD的分區結構發生了變化，如union、coalesce；

• 從輸入中選擇部分元素的算子，如filter、distinct、subtract、sample。

• 對單個RDD基于key進行重組和reduce，如groupByKey、reduceByKey；

• 對兩個RDD基于key進行join和重組，如join、cogroup。

• 輸入算子，將原生數據轉換成RDD，如parallelize、txtFile等

• 轉換算子，最主要的算子，是Spark生成DAG圖的對象，轉換算子并不立即執行，在觸發行動算子后再提交給driver處理，生成DAG圖 -->  Stage --> Task  --> Worker執行。按轉化算子在DAG圖中作用，可以分成兩種：

• 緩存算子，對于要多次使用的RDD，可以緩沖加快運行速度，對重要數據可以采用多備份緩存。

• 行動算子，將運算結果RDD轉換成原生數據，如count、reduce、collect、saveAsTextFile等。

• 共享變量，在Spark運行時，一個函數傳遞給RDD內的patition操作時，該函數所用到的變量在每個運算節點上都復制并維護了一份，并且各個節點之間不會相互影響。但是在Spark Application中，可能需要共享一些變量，提供Task或驅動程序使用。Spark提供了兩種共享變量：

• 廣播變量，可以緩存到各個節點的共享變量，通常為只讀，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]

• 累計器，只支持加法操作的變量，可以實現計數器和變量求和。用戶可以調用SparkContext.accumulator(v)創建一個初始值為v的累加器，而運行在集群上的Task可以使用“+=”操作，但這些任務卻不能讀取；只有驅動程序才能獲取累加器的值。使用方法：

python編程

實驗項目

sogou日志數據分析

實驗數據來源：sogou精簡版數據下載地址

數據格式說明：

訪問時間\t用戶ID\t[查詢詞]\t該URL在返回結果中的排名\t用戶點擊的順序號\t用戶點擊的URL

其中，用戶ID是根據用戶使用瀏覽器訪問搜索引擎時的Cookie信息自動賦值，即同一次使用瀏覽器輸入的不同查詢對應同一個用戶ID。

以上數據格式是官方說明，實際上該數據集中排名和順序號之間不是\t分割，而是空格分割。

一個session內查詢次數最多的用戶的session與相應的查詢次數

import sys  
from pyspark import SparkContext  
  
if __name__ == "__main__":  
    if len(sys.argv) != 2:  
        print >> sys.stderr, "Usage: SogouC <file>"  
        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()

虛擬集群中任意節點運行命令：./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouC.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt

運行結果：[(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)]

以上就是如何進行spark python編程，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。