Python 编写的 Spark 示例

本文将从多个方面详细阐述 Python 编写的 Spark 示例，旨在帮助读者深入了解 Python 在 Spark 中的应用。下面对各个方面进行说明。

1。 Spark简介

Spark是一个开源的大数据处理框架，提供高效的并行计算能力和丰富的数据处理工具。它支持多种编程语言，包括Python。 Spark 中广泛使用了 Python。以下是一些用 Python 编写的 Spark 示例。

2。 RDD操作示例

1。字数统计示例

代码：

从 pyspark 导入 SparkContext

#创建Spark上下文
sc = SparkContext（“本地”，“字数”）

# 读取文本文件
lines = sc.textFile("输入.txt")

#将每一行切成单词
单词 =lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

# 统计每个单词出现的次数
wordCounts = Words.countByValue()

# 打印结果
对于单词，在 wordCounts.items() 中计数：
    打印（字数，计数）

2。过滤器示例

代码：

从 pyspark 导入 SparkContext

#创建Spark上下文
sc = SparkContext("本地", "过滤器")

# 读取文本文件
lines = sc.textFile("输入.txt")

# 过滤掉包含特定关键字的行
FilteredLines =lines.filter(lambda line: 行中的“关键字”)

# 打印结果
过滤行.foreach（打印）

3。 Spark SQL 示例

1。读取CSV文件的示例

代码：

从 pyspark.sql 导入 SparkSession

# 创建 SparkSession
Spark = SparkSession.builder.appName("ReadCSV").getOrCreate()

# 将 CSV 文件读入 DataFrame
df = Spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)

#显示DataFrame内容
m.smtshopping.cn()

2。执行SQL查询示例

代码：

从 pyspark.sql 导入 SparkSession

# 创建 SparkSession
Spark = SparkSession.builder.appName("SQLQuery").getOrCreate()

# 将 CSV 文件读入 DataFrame
df = Spark.read.csv("input.csv", header=True, inferSchema=True)

#创建临时表
df.createOrReplaceTempView("tempTable")

# 执行SQL查询
result = Spark.sql("SELECT * FROM tempTable WHERE column1='value'")

# 显示查询结果
结果.show()

4。 Spark 流示例

1。实时数据处理示例

代码：

从 m.smtshopping.cning 导入 StreamingContext

# 创建流上下文
ssc = StreamingContext（sc，batchDuration = 1）

# 创建DStream接收实时数据流
行 = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

#将每一行切成单词
单词 =lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

# 统计每个单词出现的次数wordCounts = Words.countByValue()

# 打印结果
wordCounts.pprint()

# 启动 StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

2。窗口操作示例

代码：

从 m.smtshopping.cning 导入 StreamingContext

# 创建流上下文
ssc = StreamingContext（sc，batchDuration = 1）

# 创建DStream接收实时数据流
行 = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 使用加窗操作来统计每个单词出现的次数
wordCounts =lines.window(windowDuration=10，slideDuration=5).flatMap(lambda line: line.split(" ")).countByValue()

# 打印结果
wordCounts.pprint()

# 启动 StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

通过以上示例，读者可以进一步掌握Python在Spark中的应用。 Python作为一种简洁、易学易用的编程语言，与Spark结合，可以帮助开发者高效地处理和分析大规模数据。