篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了数据分析工具篇——pyspark应用详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前面几篇文章我们讲解了大数据计算的主要架构：hadoop和spark，从离线和实时解决了大数据分析过程中遇到的大部分问题，但是这是否是就代表了大数据计算引擎？
不是的～
现阶段流批一体盛行，Flink也逐渐进入大家的视野，大有发展壮大的趋势，我们后面会单独讲解这一工具，这篇文章我们重点讲解一下基于spark运算的pyspark工具。
pyspark不是所有的代码都在spark环境应用，可以将一些主要的运算单元切到spark环境运算完成，然后输出运算结果到本地，最后在本地运行一些简单的数据处理逻辑。
pyspark主要的功能为：
1）可以直接进行机器学习的训练，其中内嵌了机器学习的算法，也就是遇到算法类的运算可以直接调用对应的函数，将运算铺在spark上训练。
2）有一些内嵌的常规函数，这些函数可以在spark环境下处理完成对应的运算，然后将运算结果呈现在本地。
个人理解pyspark是本地环境和spark环境的结合用法，spark中的函数是打开本地环境到spark环境的大门，本地的数据和逻辑按照spark运算规则整理好之后，通过spark函数推到spark环境中完成运算。
所以关键在于有多少计算方式是可以放在spark环境计算的，有多少常用的pyspark函数；
原理图如下：
上图中，python中调用sparkcontext。
sparkcontext会通过py4j启动jvm中的javasparkcontext，javasparkcontext再将数据逻辑推到集群中完成运算。
结合上图，pyspark的运算逻辑为：
运算job时pyspark会通过py4j将写好的代码映射到jvm中，jvm调用自身的sparkcontext.runjob()函数，实现job的分发，分发的方式是spark的，每个job分发到集群各个executor上之后，各个executor中jvm会调用自身服务器的python进程，完成自身部分的运算，运算完成后再将结果集返回给jvm，原路返回，最终呈现在python的界面上。
有没有感觉jvm只是一个通道？
是的～
简单讲他的功能就是将python分发到各个节点上，然后再将运算结果收回来。
1）parallelize()：将list数据序列化成RDD格式，方便spark进行运算；
2）collect()：将RDD格式数据转化成list数据，方便数据输出；
3）glom()：显示出RDD被分配到哪个分区节点（exector）中进行计算；
4）map()：针对RDD对应的列表的每一个元素，进行map()函数里面的函数；
mydata =mydata1.map(lambda x : (x[0], x[1]**2)).collect()
5）reduce(fun(a, b))：合并相同key值的数据。
是针对RDD对应的列表中的元素，递归地选择第一个和第二个元素进行操作，操作的结果作为一个元素用来替换这两个元素，其中函数需要有两个参数。
reduce() ：rdd.reduce(func)
对同类型的数据的RDD进行聚合操作,返回值是一个同类型的数值结果：
num=sc.parallelize([1,2,3,4])sum=num.reduce(lambda x,y: x+y)
理解x,y: x指的是返回值，而y是对rdd各元素的遍历。所以，x+y表示对num中数据进行累加：
另外函数为：
类似于hive中的groupby函数，按照key值a进行分组，对b进行聚合计算，返回的是list；
reduceByKeyLocally(fun(a, b))
类似于hive中的groupby函数，按照key值a进行分组，对b进行聚合计算，返回的是字典；
6）在spark环境下构建dataframe数据块；
data = spark.createDataFrame(data, ["A", "B"])
1）data.show()：显示dataframe中的数据；
2）mydata.rdd.map()：将dataframe转化成rdd，然后进行map运算；
map运算是每行进行单独计算，返回每行的计算结果值，形成一个新的rdd；
一般map会与lambda结合使用，通过lambda函数对map中的每行数据进行计算，例如：
from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession\ .builder\ .appName("PythonWordCount")\ .master("local") \ .getOrCreate()spark.conf.set("spark.executor.memory", "500M")sc = spark.sparkContext
print('see the difference of flatmap and map:')L = [1,2,3,4]rdd_1 = sc.parallelize(L, 2)rdd_2 = rdd_1.map(lambda x: (x, x**2))rdd_3 = rdd_1.flatMap(lambda x: (x, x**2))print('map:', rdd_2.glom().collect())print('flatmap:', rdd_3.glom().collect())
3）flatmap()：将map中的数据元组展平到一个list中；
上图中的数据是一个parallelize，即为一个rdd结构的list值，其运算基本符合numpy的运算结构，map的每次运算都会取出一个元素进行计算；另外除了parallelize之外pyspark还提供了dataframe结构，这一结构在进行map运算时需要先转化成rdd，然后按照每次一行的结构将数据传入到map中进行运算，map中用lambda函数对每行进行深度计算，每行是一个dataframe格式，切记取其中某个值时需要使用x['a']结构。
map的运算结果为：[[(1,2),(3,4)],[(5,6),(7,8)]]
flatmap的运算结果为：[[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
4）filter()：用于删除/过滤，即删除不满足条件的元素，这个条件以lambda函数的形式作为参数传入filter()函数中；
rdd1.filter(lambda x : x>=2).collect()
5）distinct()：用于去重，没有参数；
6）join()：将两两具有相同key的元素的值，组成一个tuple作为这个key的value；
左连接：
print (kvRDD1.leftOuterJoin(kvRDD2).collect())
右链接：
print (kvRDD1.rightOuterJoin(kvRDD2).collect())
7）RDD1.union(RDD2)：求两个RDD对象的所有元素的并，不去掉重复元素；
求交集：
intRDD1.intersection(intRDD2).collect()
求差集：
intRDD1.subtract(intRDD2).collect()
求笛卡尔积：
intRDD1.cartesian(intRDD2).collect()
8）randomsplit()：将RDD按照一定的比例拆分成多个；
intRDD.randomSplit([0.4,0.6])
9）sortByKey()：按照key进行排序；
kvRDD1.sortByKey().collect()
10）keys()/values()：对键值对的数据获取；
print(kvRDD1.keys().collect()) print (kvRDD1.values().collect()
11）读取前2条数据；
12）按照key计数；
print (kvRDD1.countByKey().collect())
13）根据输入的key值来查找对应的Value值：
pyspark环境下的类SQL操作主要是对spark—dataframe的操作：
1）查询一列或多列数据：
df.select(“name”)df.select(df[‘name’], df[‘age’]+1)df.select(df.a, df.b, df.c)
2）按照条件显示某一组数据：
df.where("income = 50" ).show()
3）新增一列数据：
df.withColumn('income1', df.income+10).show(5)
4）修改列名：
df.withColumnRenamed( "income" , "income2" ).show(3)
5）union实现的横向合并：
6）两个表做连接：
df_join = df_left.join(df_right, df_left.key == df_right.key, "inner")
7）调用多个函数：
df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show()
8）列表转化成dataframe的方法：
df = sc.parallelize([('india','japan'),('usa','uruguay')]).toDF(['col1','col2'])
9）单列求和（可以和分组求和比较）：
from pyspark.sql.functions import sum as spark_sumresult = spark_sum(filter_df['_2'] * filter_df['_3'])df.select(result).show()
1）构建字典结构，pyspark中没有对应的字典结构，如果需要可以用to_json()的方式实现：
from pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql import types as T@udf(T.MapType(T.StringType(), T.StringType()))def create_struct(zip_code, dma): return {zip_code: dma}data.withColumn('struct', create_struct(data.zip_code, data.dma)).toJSON().collect()
2）将一行中list的部分转化成列：笛卡尔积操作
import pyspark.sql.functions as Fexploded_df = df.select("*", F.explode("res").alias("exploded_data"))exploded_df.show(truncate=False)
修改对应列名：
exploded_df = exploded_df.withColumn( "Budget", F.col("exploded_data").getItem("Budget") )
取出对应的列：
exploded_df.select("Person", "Amount", "Budget", "Month", "Cluster").show(10, False)
3）RDD中需要以map、lambda和自定义函数来进行循环操作
sample2 = sample.rdd.map(lambda x: (x.name, x.age, x.city))
4）pyspark的文件读写：
from pyspark.sql import SQLContextfrom pyspark import SparkContextsc = SparkContext() sqlCOntext= SQLContext(sc)
# 读取数据：
raw_data = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('./data/train.csv')
# 写入csv文件：
save_data_test.write.csv('./data/small_train.csv')
5）pyspark中对循环有不便利，rdd无法直接进行循环，需要进行转化：
使用DataFrame.collect()方法，将Spark-SQL来自所有执行程序的查询结果聚合到驱动程序中。
该collect()方法将返回Python list，其中每个元素都是Spark Row。
然后，你可以在for-loop中迭代此列表。
代码段：
data1 = hive_context.sql("select col_name from schema_def where data_type<>'string'")colum_names_as_python_list_of_rows = data1.collect()
6）如何按照一定的条件选择某一list中的值：
转变成：
这一思路有如下两种方法：
第一种：
df.select("index", f.expr("valuelist[CAST(index AS integer)]").alias("value")).show()
第二种：
import pyspark.sql.functions as fdf.select("index", f.posexplode("valuelist").alias("pos", "value"))\ .where(f.col("index").cast("int") == f.col("pos"))\ .select("index", "value")\ .show()
其中：
f.col("index")：col 方法接收一个字符串列名作为参数, 根据指定的列名返回一个Column。作用和df.columnName相同。
df.selectExpr()/f.expr()：用来选择某列并对某列进行变换，返回变换后的值；
df.selectExpr('length(key)').show()：计算key列中每个元素的长度；
df.withColumn(colName, col)：用来对某一列进行操作，如转换数据类型，根据某一列创建新列等：
add1 = udf(lambda x: x+1)df.withColumn('val1', add1('val')).show()df.withColumn('val', df.val.cast('float')).show()
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