因为课程原因，小屁孩我python基础还没学完，就被要求用pyspark开发一个WordCount程序了，在这里算是坐下笔记，也算是扫盲贴吧
import xx 和 from xx import xx 的区别
import xx
图片来自菜鸟教程
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import xx from xx
图片来自菜鸟教程
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通俗地来讲就是: * 我要书包 用import bag
我要书包里面的书 用from bag import book
词频统计
>>> textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
>>> wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word,1)).reduceByKey(lambda a, b : a + b)
>>> wordCount.collect()
- 上面只给出了代码，省略了执行过程中返回的结果信息，因为返回信息很多。
下面简单解释一下上面的语句。
textFile包含了多行文本内容，textFile.flatMap(labmda line : line.split(” “))会遍历textFile中的每行文本内容，当遍历到其中一行文本内容时，会把文本内容赋值给变量line，并执行Lamda表达式line : line.split(” “)。line : line.split(” “)是一个Lamda表达式，左边表示输入参数，右边表示函数里面执行的处理逻辑，这里执行line.split(” “)，也就是针对line中的一行文本内容，采用空格作为分隔符进行单词切分，从一行文本切分得到很多个单词构成的单词集合。这样，对于textFile中的每行文本，都会使用Lamda表达式得到一个单词集合，最终，多行文本，就得到多个单词集合。textFile.flatMap()操作就把这多个单词集合“拍扁”得到一个大的单词集合。
然后，针对这个大的单词集合，执行map()操作，也就是map(lambda word : (word, 1))，这个map操作会遍历这个集合中的每个单词，当遍历到其中一个单词时，就把当前这个单词赋值给变量word，并执行Lamda表达式word : (word, 1)，这个Lamda表达式的含义是，word作为函数的输入参数，然后，执行函数处理逻辑，这里会执行(word, 1)，也就是针对输入的word，构建得到一个tuple，形式为(word,1)，key是word，value是1（表示该单词出现1次）。
程序执行到这里，已经得到一个RDD，这个RDD的每个元素是(key,value)形式的tuple。最后，针对这个RDD，执行reduceByKey(labmda a, b : a + b)操作，这个操作会把所有RDD元素按照key进行分组，然后使用给定的函数（这里就是Lamda表达式：a, b : a + b），对具有相同的key的多个value进行reduce操作，返回reduce后的(key,value)，比如(“hadoop”,1)和(“hadoop”,1)，具有相同的key，进行reduce以后就得到(“hadoop”,2)，这样就计算得到了这个单词的词频。
map( ):接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，然后为每一条输入返回一个对象。
flatMap( )：接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，返回一个包含可迭代的类型(如list等)的RDD,可以理解为先Map()，后flat().
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使用Pycharm开发Python版本的WordCount
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
inputFile = "hdfs://192.168.127.128:8020/input/data.txt" #sys.argv[1]
textFile = sc.textFile(inputFile)
wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)
wordCount.foreach(print)
创建SparkContext的另一种方法
spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
