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Pyspark获取并处理RDD数据代码实例
脚本专栏 2024/12/29 佚名
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弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。

在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下：

1. 首先是导入库和环境配置（本测试在linux的pycharm上完成）

import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"
conf = SparkConf().setAppName('test_rdd')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)

2. 然后，提供hdfs分区数据的路径或者分区表名

txt_File = r"hdfs://host:port/apps/hive/warehouse/数据库名.db/表名/分区名/part-m-00029.deflate" # part-m-00029.deflate
# txt_File = r"hdfs://host:port/apps/hive/warehouse/数据库名.db/表名" # hive table

3. sc.textFile进行读取，得到RDD格式数据<还可以用 spark.sparkContext.parallelize(data) 来获取RDD数据>，参数中还可设置数据被划分的分区数

txt_ = sc.textFile(txt_File)

4. 基本操作：

  • type(txt_)：显示数据类型，这时属于 'pyspark.rdd.RDD'
  • txt_.first()：获取第一条数据
  • txt_.take(2)：获取前2条数据，形成长度为2的list
  • txt_.take(2)[1].split('\1')[1]：表示获取前两条中的第[1]条数据（也就是第2条，因为python的索引是从0开始的），并以 '\1'字符分隔开（这要看你的表用什么作为分隔符的），形成list，再获取该list的第2条数据
  • txt_.map(lambda x:x.split('\1'))：使用lambda函数和map函数快速处理每一行数据，这里表示将每一行以 '\1'字符分隔开，每一行返回一个list；此时数据结构是：'pyspark.rdd.PipelinedRDD'
  • txt_.map(lambda x:(x, x.split('\1'))).filter(lambda y:y[0].startswith('北京'))：表示在返回 (x, x.split('\1')) 后，进行筛选filter，获取其中以 '北京' 开头的行，并按照相同格式 （例如，这里是(x, x.split('\1'))格式，即原数据+分割后的列表数据） 返回数据
  • txt_.collect()：返回所有RDD数据元素，当数据量很大时谨慎操作
  • txt_.toDF()：不能直接转成DataFrame格式，需要设置Schema

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
pyspark,获取,处理,RDD,数据
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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