使用PySpark
配置python环境
在所有节点上按照python3，版本必须是python3.6及以上版本
yum install -y python3
修改所有节点的环境变量
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_251
export PYSPARK_PYTHON=python3
export HADOOP_HOME=/bigdata/hadoop-3.2.1
export HADOOP_CONF_DIR=/bigdata/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
使用pyspark shell
/bigdata/spark-3.2.3-bin-hadoop3.2/bin/pyspark \
--master spark://node-1.51doit.cn:7077 \
--executor-memory 1g --total-executor-cores 10
在pyspark shell使用python编写wordcount
sc.textFile("hdfs://node-1.51doit.cn:8020/data/wc").flatMap(lambda line: line.split(' ')).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortBy(lambda t: t[1], False).saveAsTextFile('hdfs://node-1.51doit.cn:8020/out01')
在pycharm中使用python编写wordcount
from pyspark import SparkConf, SparkContext
if __name__ == '__main__':
conf = SparkConf().setAppName('WordCount').setMaster('local[*]')
sc = SparkContext(conf=conf)
lines = sc.textFile('file:///Users/star/Desktop/data.txt')
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
wordAndOne = words.map(lambda word: (word, 1))
reduced = wordAndOne.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
result = reduced.sortBy(lambda t: t[1], False)
print(result.collect())
RDD
RDD的全称为Resilient Distributed Dataset，是一个弹性、可复原的分布式数据集，是Spark中最基本的抽象，是一个不可变的、有多个分区的、可以并行计算的集合。RDD中并不装真正要计算的数据，而装的是描述信息，描述以后从哪里读取数据，调用了用什么方法，传入了什么函数，以及依赖关系等。
RDD的特点
• 有一系列连续的分区：分区编号从0开始，分区的数量决定了对应阶段Task的并行度
• 有一个函数作用在每个输入切片上或对应的分区上: 每一个分区都会生成一个Task，对该分区的数据进行计算，这个函数就是具体的计算逻辑
• RDD和RDD之间存在一系列依赖关系：RDD调用Transformation后会生成一个新的RDD，子RDD会记录父RDD的依赖关系，包括宽依赖（有shuffle）和窄依赖（没有shuffle）
• （可选的）K-V的RDD在Shuffle会有分区器，默认使用HashPartitioner
• （可选的）如果从HDFS中读取数据，会有一个最优位置：spark在调度任务之前会读取NameNode的元数据信息，获取数据的位置，移动计算而不是移动数据，这样可以提高计算效率。
RDD的算子（方法）分类
• Transformation：即转换算子，调用转换算子会生成一个新的RDD，Transformation是Lazy的，不会触发job执行。
• Action：行动算子，调用行动算子会触发job执行，本质上是调用了sc.runJob方法，该方法从最后一个RDD，根据其依赖关系，从后往前，划分Stage，生成TaskSet。
创建RDD的方法
• 从HDFS指定的目录据创建RDD
val lines: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://node-1.51doit.cn:9000/log")
• 通过并行化方式，将Driver端的集合转成RDD
val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9))
查看RDD的分区数量
val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9))
rdd1.partitions.length