PySpark RDD

现在我们已经在我们的系统上安装和配置了PySpark，我们可以在Apache Spark上用Python编程。然而，在这样做之前，让我们了解Spark中的一个基本概念 – RDD。

RDD是 Resilient Distributed Dataset 的缩写，这些元素在多个节点上运行和操作，在集群上做并行处理。RDD是不可改变的元素，这意味着一旦你创建了一个RDD，你就不能改变它。RDDs也是容错的，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。你可以在这些RDDs上应用多种操作，以实现某个任务。

要在这些RDD上应用操作，有两种方法

Transformation
Action

让我们详细了解这两种方式。

Transformation --这些是应用于RDD的操作，以创建一个新的RDD。过滤器、groupBy和地图是转换的例子。

Action - 这些是应用在RDD上的操作，它指示Spark执行计算并将结果送回给驱动。

为了在PySpark中应用任何操作，我们需要首先创建一个 PySpark RDD 。下面的代码块有PySpark RDD类的细节 –

class pyspark.RDD (
   jrdd, 
   ctx, 
   jrdd_deserializer = AutoBatchedSerializer(PickleSerializer())
)

让我们看看如何使用PySpark运行一些基本操作。下面的代码在Python文件中创建了RDD词，它存储了一组提到的词。

words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)

我们现在将对单词进行一些操作。

count()

返回RDD中元素的数量。

----------------------------------------count.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "count app")
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)
counts = words.count()
print "Number of elements in RDD -> %i" % (counts)
----------------------------------------count.py---------------------------------------

命令 - count()的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit count.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Number of elements in RDD → 8

collect()

返回RDD中的所有元素。

----------------------------------------collect.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Collect app")
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)
coll = words.collect()
print "Elements in RDD -> %s" % (coll)
----------------------------------------collect.py---------------------------------------

命令 - collect()的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit collect.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Elements in RDD -> [
   'scala', 
   'java', 
   'hadoop', 
   'spark', 
   'akka', 
   'spark vs hadoop', 
   'pyspark', 
   'pyspark and spark'
]

foreach(f)

只返回那些符合foreach里面的函数条件的元素。在下面的例子中，我们在foreach中调用了一个打印函数，它打印了RDD中的所有元素。

----------------------------------------foreach.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "ForEach app")
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)
def f(x): print(x)
fore = words.foreach(f) 
----------------------------------------foreach.py---------------------------------------

命令 - foreach(f)的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit foreach.py

输出 - 上述命令的输出是 —

scala
java
hadoop
spark
akka
spark vs hadoop
pyspark
pyspark and spark

filter(f)

一个新的RDD被返回，其中包含满足过滤器内部函数的元素。在下面的例子中，我们过滤掉含有 “spark “的字符串。

----------------------------------------filter.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Filter app")
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)
words_filter = words.filter(lambda x: 'spark' in x)
filtered = words_filter.collect()
print "Fitered RDD -> %s" % (filtered)
----------------------------------------filter.py----------------------------------------

命令 - filter(f)的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit filter.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Fitered RDD -> [
   'spark', 
   'spark vs hadoop', 
   'pyspark', 
   'pyspark and spark'
]

map(f, preservesPartitioning = False)

通过对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。在下面的例子中，我们形成了一个键值对，并将每个字符串映射为1的值。

----------------------------------------map.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Map app")
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
)
words_map = words.map(lambda x: (x, 1))
mapping = words_map.collect()
print "Key value pair -> %s" % (mapping)
----------------------------------------map.py---------------------------------------

命令 - map(f, preservesPartitioning=False)的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit map.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Key value pair -> [
   ('scala', 1), 
   ('java', 1), 
   ('hadoop', 1), 
   ('spark', 1), 
   ('akka', 1), 
   ('spark vs hadoop', 1), 
   ('pyspark', 1), 
   ('pyspark and spark', 1)
]

reduce(f)

在执行指定的换元和关联二元操作后，RDD中的元素被返回。在下面的例子中，我们从运算器中导入add包，并在’num’上应用它来执行一个简单的加法运算。

----------------------------------------reduce.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
from operator import add
sc = SparkContext("local", "Reduce app")
nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
adding = nums.reduce(add)
print "Adding all the elements -> %i" % (adding)
----------------------------------------reduce.py---------------------------------------

命令 - reduce(f)的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit reduce.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Adding all the elements -> 15

join(other, numPartitions = None)

它返回具有一对元素的RDD，这些元素具有匹配的键和该特定键的所有值。在下面的例子中，两个不同的RDD中有两对元素。连接这两个RDD后，我们得到一个RDD，其中的元素具有匹配的键和它们的值。

----------------------------------------join.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Join app")
x = sc.parallelize([("spark", 1), ("hadoop", 4)])
y = sc.parallelize([("spark", 2), ("hadoop", 5)])
joined = x.join(y)
final = joined.collect()
print "Join RDD -> %s" % (final)
----------------------------------------join.py---------------------------------------

命令 - join(other, numPartitions = None)的命令是 —

$SPARK_HOME/bin/spark-submit join.py

输出 - 上述命令的输出是 —

Join RDD -> [
   ('spark', (1, 2)),  
   ('hadoop', (4, 5))
]

cache()

以默认的存储级别（MEMORY_ONLY）持久化这个RDD。你也可以检查该RDD是否被缓存了。

----------------------------------------cache.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext 
sc = SparkContext("local", "Cache app") 
words = sc.parallelize (
   ["scala", 
   "java", 
   "hadoop", 
   "spark", 
   "akka",
   "spark vs hadoop", 
   "pyspark",
   "pyspark and spark"]
) 
words.cache() 
caching = words.persist().is_cached 
print "Words got chached > %s" % (caching)
----------------------------------------cache.py---------------------------------------