RDD 编程

RDD 编程

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一、词频统计：

1. 读文本文件生成 RDD lines

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
>>> lines.foreach(print)

2. 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap()

>>> words = lines.flatMap(lambda line:line.split())
>>> words.foreach(print)

3. 全部转换为小写 lower()

>>> words1 = lines.map(lambda word:word.lower())
>>> words1.foreach(print)

4. 去掉长度小于3的单词 filter()

>>> wordsf = words.filter(lambda words:len(words)>2)
>>> wordsf.foreach(print)

5. 去掉停用词

>>> with open("/usr/local/spark/mycode/rdd/stopwords.txt") as f:
>>>     stops = f.read().split()
>>> lines.flatMap(lambda line:line.split()).filter(lambda word:word not in stops).collect()

6. 转换成键值对 map()

>>> words.map(lambda word:(word,1)).collect()

7. 统计词频 reduceByKey()

>>> words.map(lambda word:(word,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).collect()

8. 按字母顺序排序 sortBy(f)

>>> words.map(lambda word : (word,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).sortBy(lambda word:word[0]).collect()

9. 按词频排序 sortByKey()

>>> words.map(lambda word:(word.lower(),1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).sortBy(lambda word:word[1],False).collect()

10. 结果文件保存 saveAsTextFile(out_url)

>>> words_out = words.map(lambda word:(word.lower(),1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b).sortBy(lambda word:word[1],False)
>>> words_out.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/words_out")


$ ls /usr/local/spark/mycode/rdd

11. 词频结果可视化 charts.WordCloud()

12. 比较不同框架下（Python、MapReduce、Hive和Spark），实现词频统计思想与技术上的不同，各有什么优缺点.

二、学生课程分数案例

1. 总共有多少学生？map(), distinct(), count()

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/chapter4-data01.txt")
>>> lines.map(lambda line:line.split(',')[0]).distinct().count()

2. 开设了多少门课程？

>>> lines.map(lambda line:line.split(',')[1]).distinct().count()

3. 每个学生选修了多少门课？map(), countByKey()

>>> name = lines.map(lambda line:line.split(',')).map(lambda line:(line[0],(line[1],line[2])))
>>> name.countByKey()

4. 每门课程有多少个学生选？map(), countByValue()

>>> name = lines.map(lambda line:line.split(',')).map(lambda line:line[1])
>>> name.countByValue()

5. Tom选修了几门课？每门课多少分？filter(), map() RDD

>>> Tom = lines.filter(lambda line:'Tom' in line).map(lambda line:line.split(','))
>>> Tom.collect()

6. Tom选修了几门课？每门课多少分？map(),lookup() list

>>> lines.map(lambda line:line.split(',')).map(lambda line:(line[0],line[2])).lookup('Tom')

7. Tom的成绩按分数大小排序。filter(), map(), sortBy()

>>> Tom.sortBy(lambda word:word[2],False).collect()

8. Tom的平均分。map(),lookup(),mean()

>>> from numpy import mean
>>> tomList=lines.map(lambda line:line.split(',')).map(lambda line:(line[0],line[2])).lookup('Tom')
>>> mean([int(x) for x in tomList])

9. 生成（课程，分数）RDD，观察 keys(), values()

>>> course = lines.map(lambda x:x.split(',')).map(lambda x:(x[1],x[2]))
>>> course.keys().take(10)
>>> course.values().take(10)

10. 每个分数+5分。mapValues(func)

>>> course.map(lambda x:(x[0],int(x[1]))).mapValues(lambda x:x+5).take(10)

11. 求每门课的选修人数及所有人的总分。combineByKey()

>>> course_com = course.combineByKey(lambda v: (int(v),1),lambda c,v:(c[0]+int(v),c[1]+1),lambda c1,c2:(c1[0]+c2[0],c1[1]+c2[1]))
>>> course_com.collect()

12. 求每门课的选修人数及平均分，精确到2位小数。map()，round()

>>> course_com.map(lambda x:(x[0],x[1][1],round(x[1][0]/x[1][1]))).collect()

13. 求每门课的选修人数及平均分。用 reduceByKey() 实现，并比较与 combineByKey() 的异同。

>>> lines.map(lambda line:line.split(',')).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))).reduceByKey(lambda a,b:(a[0]+b[0],a[1]+b[1])).map(lambda y:(y[0],y[1][1],round(y[1][0]/y[1][1]))).collect()

14. 结果可视化。charts, Bar()

转换操作：

操作 含义
first() 返回第一个元素
distinct() 去重，删除重复的元素
randomSplit() 将RDD以随机数的方式按照比例分为多个RDD
union() 并集
intersection() 交集
subtract() 差集
cartesian() 笛卡尔积
map(func) 将每个元素传递到函数func中一个新的数据集
flatMap(func) 与map()相似映射到0或多个输出结果
sortBy(func) 按func结果将RDD排序

行动操作练习：

操作 含义
filter(func) 筛选出满足函数func的元素
take(n) 返回前n个元素
takeOrdered(n) 返回排序后的前n个元素
top(n) 返回最大的n个元素
collect() 返回所有元素,列表
collectAsMap() 返回所有元素的字典，MAP形式的串行化
count() 返回元素个数
countByValue() 返回每个元素重复个数，字典
countByKey() 返回的是每一键组内的记录数，字典
lookup(key) 返回某键值下的所有值，列表
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>>> rdd = sc.parallelize([(1,"a"),(2,"b"),(3,"c"),(4,"d"),(5,"e")])
>>> rdd.first()
>>> rdd.take(3)
>>> rdd.takeOrdered(2)
>>> rdd.top(2)
>>> rdd.collect()
>>> rdd.collectAsMap()
>>> rdd.count()
>>> rdd.countByValue()
>>> rdd.countByKey()
>>> rdd.lookup(1)

键值对操作：

  • groupByKey()
  • reduceByKey(func)
  • combineByKey()
  • sortByKey()
  • keys()
  • values()
  • mapValues(func)
  • join()
posted @ 2021-04-18 21:53  1After909  阅读(177)  评论(0)  编辑  收藏  举报