Python大数据之PySpark(五)RDD详解

RDD详解

为什么需要RDD?

• 首先Spark的提出为了解决MR的计算问题，诸如说迭代式计算，比如：机器学习或图计算
• 希望能够提出一套基于内存的迭代式数据结构，引入RDD弹性分布式数据集，如下图
  
• 为什么RDD是可以容错？
• RDD依靠于依赖关系dependency relationship
• reduceByKeyRDD-----mapRDD-----flatMapRDD
• 另外缓存，广播变量，检查点机制等很多机制解决容错问题
• 为什么RDD可以执行内存中计算？
• RDD本身设计就是基于内存中迭代式计算
• 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在磁盘中存储
• 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
• 在pycharm中按两次shift可以查看源码，rdd.py
• 
• RDD提供了五大属性
• 

RDD的5大特性

• RDD五大特性：
• 1-RDD是有一些列分区构成的，a list of partitions
• 2-计算函数
• 3-依赖关系，reduceByKey依赖于map依赖于flatMap
• 4-(可选项)key-value的分区，对于key-value类型的数据默认分区是Hash分区，可以变更range分区等
• 5-(可选项)位置优先性，移动计算不要移动存储
• 
• 1-
• 2-
• 
• 3-
• 
• 4-
• 
• 5-最终图解
• 
• RDD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

WordCount中RDD

RDD的创建

PySpark中RDD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://node1:9820/pydata”)

代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# Program function：创建RDD的两种方式
'''
第一种方式：使用并行化集合，本质上就是将本地集合作为参数传递到sc.pa
第二种方式：使用sc.textFile方式读取外部文件系统，包括hdfs和本地文件系统
1-准备SparkContext的入口，申请资源
2-使用rdd创建的第一种方法
3-使用rdd创建的第二种方法
4-关闭SparkContext
'''
from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ == '__main__':
print("=========createRDD==============")
# 1 - 准备SparkContext的入口，申请资源
conf = SparkConf().setAppName("createRDD").setMaster("local[5]")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 2 - 使用rdd创建的第一种方法
collection_rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(collection_rdd.collect())  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 2-1 如何使用api获取rdd的分区个数
print("rdd numpartitions:{}".format(collection_rdd.getNumPartitions()))  # 5
# 3 - 使用rdd创建的第二种方法
file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/words.txt")
print(file_rdd.collect())
print("rdd numpartitions:{}".format(file_rdd.getNumPartitions()))  # 2
# 4 - 关闭SparkContext
sc.stop()

小文件读取

通过外部数据创建RDD

• 

• http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.html#rdd-apis

• 

# -*- coding: utf-8 -*-

# Program function：创建RDD的两种方式

'''
1-准备SparkContext的入口，申请资源
2-读取外部的文件使用sc.textFile和sc.wholeTextFile方式
3-关闭SparkContext
'''
from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ == '__main__':
 print("=========createRDD==============")

 # 1 - 准备SparkContext的入口，申请资源

 conf = SparkConf().setAppName("createRDD").setMaster("local[5]")
 sc = SparkContext(conf=conf)

 # 2 - 读取外部的文件使用sc.textFile和sc.wholeTextFile方式\

 file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/ratings100")
 wholefile_rdd = sc.wholeTextFiles("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/ratings100")
 print("file_rdd numpartitions:{}".format(file_rdd.getNumPartitions()))#file_rdd numpartitions:100
 print("wholefile_rdd numpartitions:{}".format(wholefile_rdd.getNumPartitions()))#wholefile_rdd numpartitions:2
 print(wholefile_rdd.take(1))# 路径，具体的值

 # 如何获取wholefile_rdd得到具体的值

 print(type(wholefile_rdd))#<class 'pyspark.rdd.RDD'>
 print(wholefile_rdd.map(lambda x: x[1]).take(1))

 # 3 - 关闭SparkContext

 sc.stop()

* 如何查看rdd的分区？getNumPartitions()

扩展阅读：RDD分区数如何确定

• 

• 

# -*- coding: utf-8 -*-

# Program function：创建RDD的两种方式

'''
第一种方式：使用并行化集合，本质上就是将本地集合作为参数传递到sc.pa
第二种方式：使用sc.textFile方式读取外部文件系统，包括hdfs和本地文件系统
1-准备SparkContext的入口，申请资源
2-使用rdd创建的第一种方法
3-使用rdd创建的第二种方法
4-关闭SparkContext
'''
from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ == '__main__':
print("=========createRDD==============")

# 1 - 准备SparkContext的入口，申请资源

conf = SparkConf().setAppName("createRDD").setMaster("local[*]")

# conf.set("spark.default.parallelism",10)#重写默认的并行度，10

sc = SparkContext(conf=conf)

# 2 - 使用rdd创建的第一种方法,

collection_rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6],5)

# 2-1 如何使用api获取rdd的分区个数

print("rdd numpartitions:{}".format(collection_rdd.getNumPartitions()))  #2

# 总结：sparkconf设置的local[5](默认的并行度),sc.parallesise直接使用分区个数是5

# 如果设置spark.default.parallelism，默认并行度，sc.parallesise直接使用分区个数是10

# 优先级最高的是函数内部的第二个参数 3

# 2-2 如何打印每个分区的内容

print("per partition content:",collection_rdd.glom().collect())

# 3 - 使用rdd创建的第二种方法

# minPartitions最小的分区个数，最终有多少的分区个数，以实际打印为主

file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/words.txt",10)
print("rdd numpartitions:{}".format(file_rdd.getNumPartitions()))
print(" file_rdd per partition content:",file_rdd.glom().collect())

# 如果sc.textFile读取的是文件夹中多个文件，这里的分区个数是以文件个数为主的，自己写的分区不起作用

# file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore_3.1.2/data/ratings100", 3)

# 4 - 关闭SparkContext

sc.stop()

* 首先明确，分区的个数，这里一切以看到的为主，特别在sc.textFile

• 

• 

• 重要两个API

• 分区个数getNumberPartitions

• 分区内元素glom().collect()

后记

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📢本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客🙉
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