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1 编写执行入口 

# 1.导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
 
# 2. 创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
 
# 3. 基于SparkConf类对象创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)   # 执行入口
 
# 4.打印pySpark的运行版本
# print(sc.version)
 
# 5.停止SparkContext对象的运行
sc.stop()

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pySpark大数据分析过程分为3步：数据输入、数据计算、数据输出 ，以下内容将重点介绍这三个过程

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2 数据输入

在数据输入完成后，都会得到一个RDD类的对象（RDD全称为弹性分布式数据集）

# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 2.通过parallelize方法将Python对象加载到Spark内，成为RDD对象
# 通过sc对象构建RDD
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = sc.parallelize((6, 7, 8, 9, 10))
rdd3 = sc.parallelize("adjsjfjsg")
rdd4 = sc.parallelize({1, 2, 3, 4})
rdd5 = sc.parallelize({"key1": "value1", "key2": "value2"})
 
# 如果要查看RDD对象的内容，可以通过collect方法
print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())
 
 
# 3.用textFiled方法，读取文件数据加载到Spark内，成为RDD对象
rdd6 = sc.textFile("D:/hello.txt")
print(rdd6.collect())
 
 
sc.stop()

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3 数据计算

3.1 map算子

map算子是将RDD的数据进行一条条处理（处理的逻辑基于map算子接收的处理函数），返回新的RDD

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量,因为Spark找不到python解释器在什么地方
 
# 构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 1. map 算子
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
 
# 通过map方法将全部的元素都乘10
rdd_map = rdd.map(lambda x: x * 10)
 
print(rdd_map.collect())
 
# 链式调用
rdd_map1 = rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x + 5)
print(rdd_map1.collect())

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3.2 flatMap算子

对RDD进行map操作后，进行解除嵌套的作用

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
rdd = sc.parallelize(["a b c", "d e f", "h i j"])
# 需求：将RDD数据里面的一个个单词都提取出来
rdd2 = rdd.map(lambda x: x.split(" "))
print(f"map操作后的结果:{rdd2.collect()}")
 
#解嵌套
rdd3 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(f"flatMap操作后的结果:{rdd3.collect()}")

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3.3 reduceByKey算子

reduceByKey算子：
        功能：针对(K,V)类型的数据，按照K进行分组，然后根据你提供的聚合逻辑，完成
        组内数据(value)的聚合操作。

        (K,V)类型的数据 -> 二元元组

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("a", 2), ("b", 3), ("b", 4), ("b", 5)])
result = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
 
print(result.collect())

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3.4 单词计数案例

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 2.读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
 
word_rdd = rdd.flatMap(lambda line: line.split(" "))
# print(word_rdd.collect())
 
#  3.对数据进行转换为二元元组
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
 
# 4. 对二元元组进行聚合
word_count_rdd_result = word_count_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
 
print(word_count_rdd_result.collect())

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3.5 filter算子

过滤想要的数据，进行保留

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10])
filter_rdd = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)  # 得到True则保留
 
print(filter_rdd.collect())

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3.6 distinct算子

对RDD数据进行去重，返回新的RDD

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])
distinct_rdd = rdd.distinct()
 
print(distinct_rdd.collect())

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3.7 sortBy算子

对RDD数据进行排序，基于你指定的排序依据

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 2.读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
 
word_rdd = rdd.flatMap(lambda line: line.split(" "))
# print(word_rdd.collect())
 
#  3.对数据进行转换为二元元组
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
 
# 4. 对二元元组进行聚合
word_count_rdd_result = word_count_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
 
# 5.对步骤四求的结果进行排序
word_count_rdd_result_sort = word_count_rdd_result.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
# 参数1设置排序的依据；参数2设置升序还是降序；参数3全局排序需要设置分区数为1
print(word_count_rdd_result_sort.collect())

3.8 数据计算综合案例

准备需要的文件

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import json
import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# TODO 需求1：城市销售额排名
# 1.1 读取文件得到RDD
rdd = sc.textFile("D:/PyCharm_projects/python_study_projects/text/orders.txt")
# 1.2 取出JSON字符串
rdd_json = rdd.flatMap(lambda x: x.split("|"))
# print(rdd_json.collect())
# 1.3 json字符串转为字典
rdd_dict = rdd_json.map(lambda x: json.loads(x))
# print(rdd_dict.collect())
# 1.4 取出城市和销售额数据
# （城市, 销售额）
rdd_city_with_money = rdd_dict.map(lambda x: (x["areaName"], int(x["money"])))
# 1.5 按照城市分组
rdd_group = rdd_city_with_money.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
#  1.6 按照销售额降序排序
result_rdd1 = rdd_group.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
print(f"需求1的结果是：{result_rdd1.collect()}")
 
 
 
# TODO 需求2：全部城市有哪些商品类别在售卖
# 2.1 取出所有的商品类别
category_rdd = rdd_dict.map(lambda x: x["category"]).distinct()
print(f"需求2的结果是：{category_rdd.collect()}")
 
 
 
# TODO 需求3：北京市有哪些商品类别在售卖
# 3.1 过滤北京市的数据
beijing_data_rdd = rdd_dict.filter(lambda x: x["areaName"] == "北京")
# 3.2 取出所有商品类别
beijing_category_data_rdd = beijing_data_rdd.map(lambda x: x["category"]).distinct()
print(f"需求3的结果是：{beijing_category_data_rdd.collect()}")

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4 数据输出

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
os.environ["HADOOP_HOME"] = "D:/Hadoop/hadoop-3.0.0"  # 输出为文件需要的配置
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
# conf.set("spark.default.parallelism", 1)  # 设置全局的并行度为1
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 
# 1. 将RDD数据输出为Python对象
"""
    collect 算子:  ->  将RDD输出为list对象
        功能：将RDD各个分区内的数据统一收集到Driver中，形成一个List对象
        用法：rdd.collect()
"""
# print(rdd.collect())
 
"""
    reduce 算子:
        功能：将RDD数据按照你传入的逻辑进行聚合
        用法：rdd.reduce(func)
        # func: (T, T) ->  T      返回值和参数要求类型相同
"""
# result = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
# print(result)
 
 
"""
    take 算子:
        功能：取RDD的前N个元素，组合成list返回给你
        用法：rdd.take(N)
"""
# result1 = rdd.take(3)
# print(result1)
 
"""
    count 算子:
        功能：计算RDD有多少条数据，返回值是一个数字
        用法：rdd.count()
"""
# result2 = rdd.count()
# print(result2)
 
 
 
 
# 2. 将RDD数据输出为文件
"""
    saveAsTextFile 算子:
        功能：将RDD的数据写入文本文件中
        用法：rdd.saveAsTextFile(path)
"""
rdd.saveAsTextFile("D:/output")

5 pySaprk综合案例

\  表示当前行还未写完，下一行仍是这行的内容

以下都采取链式的写法：

import os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "D:/python3.7/python.exe"  # 设置环境变量
 
# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
conf.set("spark.default.parallelism", 1)  # 设置全局的并行度为1
sc = SparkContext(conf=conf)
 
# 读取文件
file_rdd = sc.textFile("D:/PyCharm_projects/python_study_projects/text/search_log.txt")
 
# TODO 需求1：热门搜索时间段Top3 (小时精度)
# 1.1 取出所有的时间并转换为小时
# 1.2 转换为（小时，1）的二元元组
# 1.3 Key分组，集合Value
# 1.4 降序排序，取前3
# \表示当前行还未写完，下一行仍是这行的内容
result1 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    map(lambda x: x[0][:2]).\
    map(lambda x: (x, 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
 
print(f"需求1的结果是：{result1}")
 
 
 
 
 
# TODO 需求2：热门搜索词Top3
# 2.1 取出全部的搜索词
# 2.2 (词，1) 二元元组
# 2.3 分组集合
# 2.4 排序，取Top3
result2 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print(f"需求2的结果是：{result2}")
 
 
 
 
 
 
# TODO 需求3：统计黑马程序员关键字在什么时段被搜索的最多
# 3.1 过滤内容，只保留黑马程序员关键字
# 3.2 转换为(小时， 1)  的二元元组
# 3.3 Key 分组聚合Value
# 3.4 排序，取前1
result3 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    filter(lambda x: x[2] == "黑马程序员").\
    map(lambda x: (x[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(1)
print(f"需求3的结果是：{result3}")
 
 
 
 
 
 
# TODO 需求4：将数据转换为JSON格式，写到文件中
# 4.1 转换为JSON格式的RDD
# 4.2 写出到文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    map(lambda x: {"time": x[0], "user_id": x[1], "key_word": x[2], "rank1": x[3], "rank2": x[4], "url": x[5]}).\
    saveAsTextFile("D:\output_json")  # hadoop报错，无法实现，是我自己的环境问题，代码没有问题
 
sc.stop()