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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 的元素 )

一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...RDD 的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数..., 统计文件单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表每个元素的..., 该对象用于配置 Spark 任务 # setMaster("local[*]") 表示单机模式下 本机运行 # setAppName("hello_spark") 是给 Spark 程序起一个名字...("查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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Pyspark学习笔记(五)RDD操作(二)_RDD行动操作

`aggregate(zeroValue, seqOp, combOp)` 前言 提示:本篇博客讲的是RDD的操作的行动操作,即 RDD Action 主要参考链接: 1.PySpark RDD Actions...pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法,因为所有数据都已加载到驱动程序的内存) pyspark.RDD.take...的固定大小的采样子集 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法,因为所有数据都已加载到驱动程序的内存) pyspark.RDD.takeSample print("takeOrdered_test...的前n个元素(按照降序输出, 排序方式由元素类型决定) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法,因为所有数据都已加载到驱动程序的内存) pyspark.RDD.top print("top_test...和map类似,但是由于foreach是行动操作,所以可以执行一些输出类的函数,比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 每个唯一值的计数作为

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Pyspark学习笔记(五)RDD操作(一)_RDD转换操作

RDD转换操作 文章目录 Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记(五)RDD操作(一)_RDD转换操作 前言 主要参考链接: 一、PySpark RDD 转换操作简介 1.窄操作...`persist( ) 前言 提示:本篇博客讲的是RDD的操作的转换操作,即 RDD Transformations 主要参考链接: 1.PySpark RDD Transformations with...)] 3.filter() 一般是依据括号的一个布尔型表达式,来筛选出满足为真的元素 pyspark.RDD.filter # the example of filter key1_rdd..., (10,1,2,4)] [(20,2,2,2), (20,1,2,3)] 4.union() 类似于sql的union函数,就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union...但是pyspark的union操作似乎不会自动去重,如果需要去重就使用后面讲的distinct # the example of union flat_rdd_test_new = key1_rdd.union

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【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 的元素去重 )

一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#filter...方法 不会修改原 RDD 数据 ; 使用方法 : new_rdd = old_rdd.filter(func) 上述代码 , old_rdd 是 原始的 RDD 对象 , 调用 filter 方法...方法的 func 函数参数 , 其函数类型 是 接受一个 任意类型 元素作为参数 , 并返回一个布尔值 , 该布尔值的作用是表示该元素是否应该保留在新的 RDD ; 返回 True 保留元素 ;...RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来的 RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD...对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码 , old_rdd 是原始 RDD 对象 , new_rdd 是元素去重后的新的

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Pyspark学习笔记(五)RDD的操作

提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、PySpark RDD 转换操作 1.窄操作 2.宽操作 3.常见的转换操作表 二、pyspark 行动操作 三、...键值对RDD的操作 ---- 前言 提示:本篇博客讲的是RDD的各种操作,包括转换操作、行动操作、键值对操作 一、PySpark RDD 转换操作     PySpark RDD 转换操作(Transformation...( ) 类似于sql的union函数,就是将两个RDD执行合并操作;但是pyspark的union操作似乎不会自动去重,如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD的重复值...如果左RDD的键RDD存在,那么右RDD匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD包含的所有元素或记录。...如果右RDD的键RDD存在,那么左RDD匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键,都会返回两个RDD的所有元素。

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Pyspark学习笔记(五)RDD操作(四)_RDD连接集合操作

---- Pyspark学习笔记(五)RDD操作(四)_RDD连接/集合操作 文章目录 Pyspark学习笔记(五)RDD操作(四)_RDD连接/集合操作 1.join-连接 1.1. innerjoin...的连接/集合操作 1.join-连接 对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark的连接函数要求定义键,因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD...以“右侧”的RDD的key为基准,join上“左侧”的RDD的value, 如果在左侧RDD找不到对应的key, 则返回 none; rdd_rightOuterJoin_test = rdd_1...2.3 subtract subtract(other, numPartitions) 官方文档:pyspark.RDD.subtract 这个名字就说明是在做“减法”,即第一个RDD的元素 减去...第二个RDD的元素,返回第一个RDD中有,但第二个RDD没有的元素。

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Pyspark学习笔记(五)RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

就是键值对RDD,每个元素是一个键值对,键(key)为省份名,值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD,所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys...', 'Guangdong', 'Jiangsu'] 2.values() 该函数返回键值对RDD,所有值(values)组成的RDD pyspark.RDD.values # the example...的每个元素的值(value),应用函数,作为新键值对RDD的值,而键(key)着保持原始的不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues print...print("rdd_test_groupByKey\n",flatmapvalue_rdd.groupByKey().collect()) #会发现返回的是一个resultiterable对象,这个现象我们之前讨论普通...(partition_num + 1) ,参考Pyspark学习笔记(五)RDD操作(二)_RDD行动操作 的11.fold 但是对于 foldByKey 而言,观察发现其 zeroValue出现的数目

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【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

读取数据时 , 通过将数据拆分为多个分区 , 以便在 服务器集群 中进行并行处理 ; 每个 RDD 数据分区 都可以 服务器集群 的 不同服务器节点 上 并行执行 计算任务 , 可以提高数据处理速度...; 2、RDD 的数据存储与计算 PySpark 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储 RDD 对象 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义RDD 对象 ; 计算结果 : 使用 RDD 的计算方法对 RDD 的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象的 ; PySpark...二、Python 容器数据转 RDD 对象 1、RDD 转换 Python , 使用 PySpark的 SparkContext # parallelize 方法 , 可以将 Python...(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version) # 读取文件内容到 RDD rdd

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PySparkRDD入门最全攻略!

的持久化机制,可以将需要重复运算的RDD存储在内存,以便大幅提升运算效率,有两个主要的函数: 持久化 使用persist函数对RDD进行持久化: kvRDD1.persist() 持久化的同时我们可以指定持久化存储等级...: 等级 说明 MEMORY_ONLY 以反序列化的JAVA对象的方式存储JVM....如果内存不够, RDD的一些分区将不会被缓存, 这样当再次需要这些分区的时候,将会重新计算。这是默认的级别。 MEMORY_AND_DISK 以反序列化的JAVA对象的方式存储JVM....更重要的是,因为RDD存储Tachyon上,执行体的崩溃不会造成缓存的丢失。在这种模式下.Tachyon的内存是可丢弃的,这样 Tachyon 对于从内存挤出的块不会试图重建它。...首先我们导入相关函数: from pyspark.storagelevel import StorageLevel scala可以直接使用上述的持久化等级关键词,但是pyspark中封装为了一个类

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Python大数据之PySpark(五)RDD详解

RDD本身设计就是基于内存迭代式计算 RDD是抽象的数据结构 什么是RDD?...RDD弹性分布式数据集 弹性:可以基于内存存储也可以磁盘存储 分布式:分布式存储(分区)和分布式计算 数据集:数据的集合 RDD 定义 RDD是不可变,可分区,可并行计算的集合 pycharm按两次...五大属性总结 1-分区列表 2-计算函数 3-依赖关系 4-key-value的分区器 5-位置优先性 RDD特点—不需要记忆 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint WordCountRDD...RDD的创建 PySparkRDD的创建两种方式 并行化方式创建RDD rdd1=sc.paralleise([1,2,3,4,5]) 通过文件创建RDD rdd2=sc.textFile(“hdfs...())) # 5 # 3 - 使用rdd创建的第二种方法 file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore

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Pyspark获取并处理RDD数据代码实例

弹性分布式数据集(RDD)是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心。 pyspark获取和处理RDD数据集的方法如下: 1....首先是导入库和环境配置(本测试linux的pycharm上完成) import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session...import SparkSession os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" conf = SparkConf().setAppName('test_rdd...格式数据<还可以用 spark.sparkContext.parallelize(data) 来获取RDD数据 ,参数还可设置数据被划分的分区数 txt_ = sc.textFile(txt_File...基本操作: type(txt_):显示数据类型,这时属于 ‘pyspark.rdd.RDD’ txt_.first():获取第一条数据 txt_.take(2):获取前2条数据,形成长度为2的list

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【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...RDD#flatMap 方法 是 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法 也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD...的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个 新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套 解除嵌套 含义 : 下面的的 列表 , 每个元素 都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD ; 代码示例 : # 将 字符串列表

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Python大数据之PySpark(六)RDD的操作

的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext import re ''' 分区内:一个rdd可以分为很多分区,每个分区里面都是有大量元素,...coding: utf-8 -- Program function:完成单Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext...的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext import re ''' 分区内:一个rdd可以分为很多分区,每个分区里面都是有大量元素,...Value类型RDD的转换算子的演示 from pyspark import SparkConf, SparkContext import re ‘’’ 分区内:一个rdd可以分为很多分区,每个分区里面都是有大量元素...数据类型为KeyValue对提供函数 # rdd五大特性中有第四个特点key-value分区器,默认是hashpartitioner分区器 rdd__map = rdd1.map(lambda x

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

一、RDD#reduceByKey 方法 1、RDD#reduceByKey 方法概念 RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 提供的计算方法 , 首先 , 对 键值对 KV...reduce 操作 , 返回一个减少后的值,并将该键值对存储RDD ; 2、RDD#reduceByKey 方法工作流程 RDD#reduceByKey 方法 工作流程 : reduceByKey..., 使用 reduceByKey 方法提供的 函数参数 func 进行 reduce 操作 , 将列表的元素减少为一个 ; 最后 , 将减少后的 键值对 存储新的 RDD 对象 ; 3、RDD#reduceByKey...RDD 的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 2、执行结果 D:\001_Develop\022_Python...对象 , 该 RDD 对象 , 列表的元素是 字符串 类型 , 每个字符串的内容是 整行的数据 ; # 将 文件 转为 RDD 对象 rdd = sparkContext.textFile("word.txt

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

换句话说,RDD 是类似于 Python 的列表的对象集合,不同之处在于 RDD分散多个物理服务器上的多个进程上计算的,也称为集群的节点,而 Python 集合仅在一个进程存在和处理。...2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存处理数据 并将数据保存在内存,这是 PySpark 和 Mapreduce(I/O 密集型)之间的主要区别。...转换操作过程,我们还可以在内存缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...这是创建 RDD 的基本方法,当内存已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序。...DataFrame等价于sparkSQL的关系型表 所以我们使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD:提供读取存储HDFS上的数据的RDD

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Pyspark学习笔记(四)---弹性分布式数据集 RDD (下)

Pyspark学习笔记(四)—弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data](下) ?..., 3), (4, 4), (4, 4)] filter filter(func) 一般是依据括号的一个布尔型表达式,来筛选出满足为真的元素 rdd = sc.parallelize([1, 2, 3...() 输出一个由RDD中所有元素组成的列表 一般只小规模数据中使用,避免输出一个过大的列表 take take(n) 返回RDD的前n个元素(随机的) top top(n, key=None) 和top...first fisrt() 返回RDD的第一个元素,与take(1)很相似,但是不同之处在于: take(1)返回的是由一个元素组成的列表; 而first( ) 返回的只是一个具体的元素。...reduce reduce(func) 使用指定的满足交换律和结合律的运算符,来归约RDD的所有元素。

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Pyspark学习笔记(四)---弹性分布式数据集 RDD (上)

Pyspark学习笔记(四)---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data] (上) 1.RDD简述 2.加载数据到RDD A 从文件读取数据 Ⅰ·从文本文件创建...PysparkRDD是由分布各节点上的python对象组成,如列表,元组,字典等。...弹性:RDD是有弹性的,意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了,数据集依然可以被重建出来; 分布式:RDD是分布式的,RDD的数据被分到至少一个分区集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存...4.RDD持久化与重用 RDD主要创建和存在于执行器的内存。默认情况下,RDD是易逝对象,仅在需要的时候存在。 它们被转化为新的RDD,并不被其他操作所依赖后,这些RDD就会被删除。...HadoopRDD:提供读取存储HDFS上的数据的RDD。 9.基本的RDD操作 Pyspark学习笔记(四)—弹性分布式数据集 RDD 【Resilient Distribute Data】(下)

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