PySpark理解wordcount.py

在本文中， 我们借由深入剖析wordcount.py, 来揭开Spark内部各种概念的面纱。我们再次回顾wordcount.py代码来回答如下问题

1. 对于大多数语言的Hello Word示例，都有main()函数， wordcount.py的main函数，或者说调用Spark的main() 在哪里

2. 数据的读入，各个RDD数据如何转换

3. map与flatMap的工作机制，以及区别

4. reduceByKey的作用

WordCount.py 的代码如下：

 from __future__ import print_function

 import sys
 from operator import add

 # SparkSession：是一个对Spark的编程入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext，方便调用Dataset和DataFrame API
 # SparkSession可用于创建DataFrame，将DataFrame注册为表，在表上执行SQL，缓存表和读取parquet文件。
 from pyspark.sql import SparkSession

 if __name__ == "__main__":

     # Python 常用的简单参数传入
     if len(sys.argv) != 2:
         print("Usage: wordcount <file>", file=sys.stderr)
         exit(-1)

     # appName 为 Spark 应用设定一个应用名，改名会显示在 Spark Web UI 上
     # 假如SparkSession 已经存在就取得已存在的SparkSession，否则创建一个新的。
     spark = SparkSession\
         .builder\
         .appName("PythonWordCount")\
         .getOrCreate()

     # 读取传入的文件内容，并写入一个新的RDD实例lines中，此条语句所做工作有些多，不适合初学者，可以截成两条语句以便理解。
     # map是一种转换函数，将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。原始RDD中的数据项与新RDD中的数据项是一一对应的关系。
     lines = spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambda r: r[0])

     # flatMap与map类似，但每个元素输入项都可以被映射到0个或多个的输出项，最终将结果”扁平化“后输出
     counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
                   .map(lambda x: (x, 1)) \
                   .reduceByKey(add)

     # collect() 在驱动程序中将数据集的所有元素作为数组返回。 这在返回足够小的数据子集的过滤器或其他操作之后通常是有用的。由于collect 是将整个RDD汇聚到一台机子上，所以通常需要预估返回数据集的大小以免溢出。
     output = counts.collect()

     for (word, count) in output:
         print("%s: %i" % (word, count))

     spark.stop()

Spark 入口 SparkSession

Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，这边不妨对照Http Session， 在此Spark就在充当Web service的角色，程序调用Spark功能的时候需要先建立一个Session。因此看到getOrCreate()就很容易理解了， 表明可以视情况新建session或利用已有的session。

     spark = SparkSession\
         .builder\
         .appName("PythonWordCount")\
         .getOrCreate()

既然将Spark 想象成一个Web server， 也就意味着可能用多个访问在进行，为了便于监控管理， 对应用命名一个恰当的名称是个好办法。Web UI并不是本文的重点，有兴趣的同学可以参考  Spark Application’s Web Console

加载数据

在建立SparkSession之后， 就是读入数据并写入到Dateset中。

  lines = spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambda r: r[0])

为了更好的分解执行过程，是时候借助PySpark了， PySpark是python调用Spark的 API，它可以启动一个交互式Python Shell。为了方便脚本调试，暂时切换到Linux执行

 # pyspark
 Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
 [GCC 4.8.2] on linux2
 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
 Setting default log level to "WARN".
 To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
 17/02/23 08:30:26 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
 17/02/23 08:30:31 WARN ObjectStore: Version information not found in metastore. hive.metastore.schema.verification is not enabled so recording the schema version 1.2.0
 17/02/23 08:30:31 WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException
 17/02/23 08:30:32 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
 Welcome to
       ____              __
      / __/__  ___ _____/ /__
     _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
    /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.0
       /_/

 Using Python version 2.7.6 (default, Jun 22 2015 17:58:13)
 SparkSession available as 'spark'.
 >>> ds = spark.read.text('/home/spark2.1/spark/examples/src/main/python/a.txt')
 >>> type(ds)
 <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
 >>> print ds
 DataFrame[value: string]
 >>> lines = ds.rdd

交互式Shell的好处是可以方便的查看变量内容和类型。此刻文件a.txt已经加载到lines中，它是RDD(Resilient Distributed Datasets)弹性分布式数据集的实例。

RDD操作

RDD在内存中的结构可以参考论文， 理解RDD有两点比较重要：

一是RDD一种只读、只能由已存在的RDD变换而来的共享内存，然后将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。

二是RDD的数据默认情况下存放在集群中不同节点的内存中，本身提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。

为了探究RDD内部的数据内容，可以利用collect()函数， 它能够以数组的形式，返回RDD数据集的所有元素。

 >>> lines = ds.rdd
 >>> for i in lines.collect():
 ...     print i
 ...
 Row(value=u'These examples give a quick overview of the Spark API. Spark is built on the concept of distributed datasets, which contain arbitrary Java or Python objects.')

lines存储的是Row object类型，而我们希望的是对String类型进行处理，所以需要利用map api进一步转换RDD

 >>> lines_map = lines.map(lambda x: x[0])
 >>> for i in lines_map.collect():
 ...     print i
 ...
 These examples give a quick overview of the Spark API. Spark is built on the concept of distributed datasets, which contain arbitrary Java or Python objects.

为了统计每个单词的出现频率，需要对每个单词分别统计，那么第一步需要将上面的字符串以空格作为分隔符将单词提取出来，并为每个词设置一个计数器。比如 These出现次数是1, 我们期望的数据结构是['There', 1]。但是如何将包含字符串的RDD转换成元素为类似 ['There', 1] 的RDD呢？

 >>> flat_map = lines_map.flatMap(lambda x: x.split(' '))
 >>> rdd_map = flat_map.map(lambda x: [x, 1])
 >>> for i in rdd_map.collect():
 ...     print i
 ...
 [u'These', 1]
 [u'examples', 1]
 [u'give', 1]
 [u'a', 1]
 [u'quick', 1]

下图简要的讲述了flatMap 和 map的转换过程。

不难看出，map api只是为所有出现的单词初始化了计数器为1，并没有统计相同词，接下来这个任务由reduceByKey()来完成。在rdd_map 中，所有的词被视为一个key，而key相同的value则执行reduceByKey内的算子操作，因为统计相同key是累加操作，所以可以直接add操作。

 >>> from operator import add
 >>> add_map = rdd_map.reduceByKey(add)
 >>> for i in add_map.collect():
 ...     print i
 ...
 (u'a', 1)
 (u'on', 1)
 (u'of', 2)
 (u'arbitrary', 1)
 (u'quick', 1)
 (u'the', 2)
 (u'or', 1)

 >>> print rdd_map.count()
 26
 >>> print add_map.count()
 23

根据a.txt 的内容，可知只有 of 和 the 两个单词出现了两次，符合预期。

总结

以上的分解步骤，可以帮我们理解RDD的操作，需要提示的是，RDD将操作分为两类：transformation与action。无论执行了多少次transformation操作，RDD都不会真正执行运算，只有当action操作被执行时，运算才会触发。也就是说，上面所有的RDD都是通过collect()触发的， 那么如果将上述的transformation放入一条简练语句中, 则展现为原始wordcount.py的书写形式。

 counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
                   .map(lambda x: (x, 1)) \
                   .reduceByKey(add)

而真正的action 则是由collect()完成。

 output = counts.collect()

至此，已经完成了对wordcount.py的深入剖析

转自：https://www.jianshu.com/p/067907b23546?winzoom=1