据输出

2数据处理计算:输入数据后得到RDD对象对RDD对象进行迭代计算

安装pyspark

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pyspark

想要使用PySpark库完成数据处理首先需要构建一个执行环境入口对象

PySpark的执行环境入口对象是:类SparkContext的类对象

构建PySpark执行环境入口对象

SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark_app)

print(sc.version)#

停止SparkContext对象的运行(停止PySpark程序)

sc.stop()

通过SpaarkContext对象的parallelize成员方法,将python数据容器转换为PySpark的RDD对象

读取文件数据

通过SpaarkContext入口对象textFile()方法来读取文件来构建出RDD对象

from

SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark)

通过parallelize方法将python数据容器加载到spark内成为RDD对象

rdd1

通过textFile方法读取文件数据加载到spark内成为RDD对象

rdd6

PySpark的数据计算,都是基于RDD对象来进行的那么如何进行呢

成员方法算子

对RDD内的元素逐个处理并返回一个新的RDD接受一个处理函数可用lambda匿名函数快速编写

from

SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark)#

基于SparkConf类对象创建sparkContext类对象

准备一个RDD

SparkConf().setMaster(local[*]).setAppName(test_spark)

准备一个RDD