跟着Leo学习PySpark
chapter2——编写我们的第一个程序WordCount
上一章我们大致讲了一下pyspark的基本理论和重要概念，如果想系统化且更深入地理解spark中的概念，还请移步官方文档，这一章，将用一个我们耳熟能详的WordCount小例子，零距离感受下pyspark的简单使用
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 编写Spark程序做的第一件事是创建一个SparkContext对象，该对象告诉Spark如何访问集群。
# 要创建SparkContext，首先需要创建一个SparkConf对象，该对象包含有关您的应用程序的信息。
# conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
# sc = SparkContext(conf=conf)
conf = SparkConf().setAppName("leo-study-spark").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 1. appName参数是您的应用程序在群集UI上显示的名称。
# 2. master是一个Spark，Mesos或YARN群集URL，或一个特殊的“local”字符串，以本地模式运行。
# 3. 对于本地测试和单元测试，您可以传递“ local”以在内部运行Spark
# spark程序围绕RDD的概念展开，创建RDD的方式有两种：并行化驱动程序中的现有集合，或外部存储系统
# 1. 所谓并行化驱动程序中的现有集合，说白了，就类似于本地的一个数组变量
# 2. 外部存储系统可以是本地文件系统、HDFS
# 方式一：从本地数组变量中创建一个RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
print type(rdd)
# rdd被创建后，就可以并行化处理，列如我们可以调用map做一步转换操作，
# 然后调用reduce聚合计算我们的数据集，最后使用print打印输出。
result = rdd.map(lambda x: x+1).reduce(lambda a, b: a + b)
print result
# 可以看到输出的结果是20
# 程序首先进行了一个map转换操作，即对数据集中的每一个元素都加上1
# 其次，又对这个RDD进行了reduce的累加操作，最后输出元素累加后的结果
<class 'pyspark.rdd.RDD'>
20
# 方式二：从本地文件系统中创建一个RDD，并演示我们今天的第一个入门级小程序，WordCount
# test.txt 文本内容如下：
# I love china
# china is my home
# I love yyf
# yyf is a beautiful girl
file_path = "/Users/mac/software/conda-demo/test_data/test.txt"
# 从文件系统中创建RDD，调用sc.textFile(filePath)
rdd = sc.textFile(file_path)
# textFile("/my/directory"), textFile("/my/directory/*.txt"), textFile("/my/directory/*.gz")
print 'textFile 将文件映射成RDD，RDD中的每一个元素是文件中的一行内容'
print rdd.collect()
print '--------------------------------------------------'
# flatMap 其实是先做了map操作，然后在此基础上又做了一层合并操作，大家可以看到
rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print rdd.collect()
print 'flatMap 先做了map操作，把RDD每一行内容按空格分隔，映射成为一个字符串数组，再做了合并操作'
print '--------------------------------------------------'
rdd = rdd.map(lambda x:(x, 1))
print rdd.collect()
print "map 操作对RDD数据集中的每一个单词进行计数"
print '--------------------------------------------------'
rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
print 'reduceByKey 对数据集中每一个元组结构的第一个元素，分组后进行累加计算，统计出文章中每个单词出现的频次，然后把结果输出'
print rdd.collect()
textFile 将文件映射成RDD，RDD中的每一个元素是文件中的一行内容
[u'I love china', u'china is my home', u'I love yyf', u'yyf is a beautiful girl']
--------------------------------------------------
[u'I', u'love', u'china', u'china', u'is', u'my', u'home', u'I', u'love', u'yyf', u'yyf', u'is', u'a', u'beautiful', u'girl']
flatMap 先做了map操作，把RDD每一行内容按空格分隔，映射成为一个字符串数组，再做了合并操作
--------------------------------------------------
[(u'I', 1), (u'love', 1), (u'china', 1), (u'china', 1), (u'is', 1), (u'my', 1), (u'home', 1), (u'I', 1), (u'love', 1), (u'yyf', 1), (u'yyf', 1), (u'is', 1), (u'a', 1), (u'beautiful', 1), (u'girl', 1)]
map 操作对RDD数据集中的每一个单词进行计数
--------------------------------------------------
reduceByKey 对数据集中每一个元组结构的第一个元素，分组后进行累加计算，统计出文章中每个单词出现的频次，然后把结果输出
[(u'a', 1), (u'beautiful', 1), (u'love', 2), (u'I', 2), (u'is', 2), (u'yyf', 2), (u'china', 2), (u'home', 1), (u'girl', 1), (u'my', 1)]
# 同样演示基于本地集合的WordCount程序，依旧是同样的输入与输出
data = ["I love china",
"china is my home",
"I love yyf",
"yyf is a beautiful girl"]
rdd = sc.parallelize(data)
print rdd.collect()
rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(' '))
print rdd.collect()
rdd = rdd.map(lambda x: (x, 1))
print rdd.collect()
rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
print rdd.collect()
['I love china', 'china is my home', 'I love yyf', 'yyf is a beautiful girl']
['I', 'love', 'china', 'china', 'is', 'my', 'home', 'I', 'love', 'yyf', 'yyf', 'is', 'a', 'beautiful', 'girl']
[('I', 1), ('love', 1), ('china', 1), ('china', 1), ('is', 1), ('my', 1), ('home', 1), ('I', 1), ('love', 1), ('yyf', 1), ('yyf', 1), ('is', 1), ('a', 1), ('beautiful', 1), ('girl', 1)]
[('a', 1), ('beautiful', 1), ('love', 2), ('I', 2), ('is', 2), ('yyf', 2), ('china', 2), ('home', 1), ('girl', 1), ('my', 1)]
# 除了上述方式，还有很多创建RDD的方式，从HDFS文件系统中创建RDD，只用把file_path路径换成我们的HDFS路径即可
#到这里，我们可以知晓，spark程序说白了就是对一个超大数据集（一台机器跑不动），转换成可并行计算的RDD数据集，然后被分发到不同的计算节点
#去执行，经过一系列的转换操作，最终触发Action操作，要么把计算结果收集，要么输出到其他存储介质中
# 显式地声明SparkContext的做法，在目前版本的Spark（2.x）中是不被推荐的，pache Spark 2.0引入了SparkSession，
#为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，并且允许用户通过它调用DataFrame和Dataset相关API来编写Spark程序。最重要的是，
#它减少了用户需要了解的一些概念，使得我们可以很容易地与Spark交互，而且，在之后的课程中也将采用这样的方式去声明spark操作对象。
#
# 下面将演示通过SparkSession来实现同样的WordCount功能，而不需要显式地创建SparkConf，SparkContext，
#因为这些对象已经封装在SparkSession中。
#
# 使用生成器的设计模式(builder design pattern)，如果我们没有创建SparkSession对象，
#则会实例化出一个新的SparkSession对象及其相关的上下文。
#
# 一样的输入与输出，大家可以自己尝试一步一步调试，再次感受spark程序的运行规律。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("leo-study-spark").getOrCreate()
rdd = spark.read.text('/Users/mac/software/conda-demo/test_data/test.txt').rdd.map(lambda x: x[0])
rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(' ')).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
for (word, count) in rdd.collect():
print "%s: %d" %(word, count)
spark.stop()
a: 1
beautiful: 1
love: 2
I: 2
is: 2
yyf: 2
china: 2
home: 1
girl: 1
my: 1
