Pyspark获取并处理RDD数据代码实例
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ApacheSpark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）
importos
frompysparkimportSparkContext,SparkConf
frompyspark.sql.sessionimportSparkSession
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"#hivetable
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(lambdax: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(lambdax:(x,x.split('\1'))).filter(lambday: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毛票票。