大数据分析与应用实验任务九

大数据分析与应用实验任务九

实验目的

• 进一步熟悉pyspark程序运行方式；

• 熟练掌握pysaprkRDD基本操作相关的方法、函数，解决基本问题。

实验任务

进入pyspark实验环境，打开命令行窗口，输入pyspark，完成下列任务：

在实验环境中自行选择路径新建以自己姓名拼音命名的文件夹，后续代码中涉及的文件请保存到该文件夹下（需要时文件夹中可以创建新的文件夹）。

一、参考书中相应代码，练习RDD持久性、分区及写入文件（p64、67、80页相应代码）。

1.持久化

迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据。下面就是多次计算同一个RDD的例子。

listlzy=["Hadoop","Spark","Hive","Darcy"]
rddlzy=sc.parallelize(listlzy)
print(rddlzy.count())#行动操作，触发一次真正从头到尾的计算
print(','.join(rddlzy.collect()))#行动操作，触发一次真正从头到尾的计算

一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)。针对上面的实例，增加持久化语句以后的执行过程如下：

listlzy=["Hadoop","Spark","Hive","Darcy"]
rdd=sc.parallelize(listlzy)
rdd.cache()#会调用persist(MEMORY_ONLY)，但是，语句执行到这里，并不会缓存rdd，因为这时rdd还没有被计算生成
print(rdd.count())#第一次行动操作，触发一次真正从头到尾的计算，这时上面的rdd.cache()才会被执行，把这个rdd放到缓存中
print(','.join(rdd.collect()))#第二次行动操作，不需要触发从头到尾的计算，只需要重复使用上面缓存中的rdd

2.分区

• 设置分区的个数

  在调用textFile()和parallelize()方法的时候手动指定分区个数即可，语法格式如下：

  sc.textFile(path,partitionNum)
  

  其中，path参数用于指定要加载的文件的地址，partitionNum参数用于指定分区个数。下面是一个分区的实例。

  listlzy=[5,2,0,1,3,1,4]
  rddlzy=sc.parallelize(listlzy,2)//设置两个分区
  

  

• 使用repartition方法重新设置分区个数

  通过转换操作得到新RDD时，直接调用repartition方法即可。例如

datalzy=sc.parallelize([1,2,3,4,5],2)
len(datalzy.glom().collect())#显示datalzy这个RDD的分区数量
rdd = datalzy.repartition(1) #对 data 这个 RDD 进行重新分区
len(rdd.glom().collect()) #显示 rdd 这个 RDD 的分区数量

• 自定义分区方法

  下面是一个实例，要求根据 key 值的最后一位数字将 key 写入到不同的文件中，比如，10 写入到 part-00000，11 写入到 part-00001，12 写入到 part-00002。打开一个 Linux 终端，使用 vim 编辑器创建一个代码文件“/root/Desktop/luozhongye/TestPartitioner.py”，输入以下代码：

  from pyspark import SparkConf, SparkContext
  
  
  def MyPartitioner(key):
  	print("MyPartitioner is running")
  	print('The key is %d' % key)
  	return key % 10
  
  
  def main():
  	print("The main function is running")
  	conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("MyApp")
  	sc = SparkContext(conf=conf)
  	data = sc.parallelize(range(10), 5)
  	data.map(lambda x: (x, 1)).partitionBy(10, MyPartitioner).map(lambda x: x[0]).saveAsTextFile(
  		"file:///root/Desktop/luozhongye/partitioner")
  
  
  if __name__ == '__main__':
  	main()
  
  

使用如下命令运行 TestPartitioner.py：

cd /root/Desktop/luozhongye
python3 TestPartitioner.py

或者，使用如下命令运行 TestPartitioner.py：

cd /root/Desktop/luozhongye
spark-submit TestPartitioner.py

程序运行后会返回如下信息：

3.文件数据写入

• 把 RDD 写入到文本文件中

textFile = sc.textFile("file:///root/Desktop/luozhongye/wordlzy.txt") 
textFile.saveAsTextFile("file:///root/Desktop/luozhongye/writeback")

其中wordlzy.txt的内容

Hadoop is good
Spark is fast
Spark is better
luozhongye is handsome

Spark 采用惰性机制。可以使用如下的“行动”类型的操作查看 textFile 中的内容：

textFile.first()

正因为 Spark 采用了惰性机制，在执行转换操作的时候，即使输入了错误的语句，pyspark 也不会马上报错，而是等到执行“行动”类型的语句启动真正的计算时，“转换”操作语句中的错误才会显示出来，比如：

textFile = sc.textFile("file:///root/Desktop/luozhongye/wordcount/word123.txt")

• 把 RDD 写入到文本文件中

可以使用 saveAsTextFile()方法把 RDD 中的数据保存到文本文件中。下面把 textFile 变量中的内容再次写回到另外一个目录 writeback 中，命令如下：

textFile = sc.textFile("file:///root/Desktop/luozhongye/wordlzy.txt") 
textFile.saveAsTextFile("file:///root/Desktop/luozhongye/writeback")

进入到“/root/Desktop/luozhongye/writeback”目录查看

cd /root/Desktop/luozhongye/writeback
ls

二、逐行理解并运行4.4.2实例“文件排序”。

新建多个txt文件file1.txt 、file2.txt 、file3.txt ，其内容分别如下：

33
37
12
40

4
16
39
5

1
45
25

要求读取所有文件中的整数，进行排序后，输出到一个新的文件中，输出的内容为每行两个整数，第一个整数为第二个整数的排序位次，第二个整数为原待排序的整数。

实现上述功能的代码文件“/root/Desktop/luozhongye/FileSort.py”的内容如下：

#!/usr/bin/env python3 
from pyspark import SparkConf, SparkContext

index = 0


def getindex():
	global index
	index += 1
	return index


def main():
	conf = SparkConf().setMaster("local[1]").setAppName("FileSort")
	sc = SparkContext(conf=conf)
	lines = sc.textFile("file:///root/Desktop/luozhongye/file*.txt")
	index = 0
	result1 = lines.filter(lambda line: (len(line.strip()) > 0))
	result2 = result1.map(lambda x: (int(x.strip()), ""))
	result3 = result2.repartition(1)
	result4 = result3.sortByKey(True)
	result5 = result4.map(lambda x: x[0])
	result6 = result5.map(lambda x: (getindex(), x))
	result6.foreach(print)
	result6.saveAsTextFile("file:///root/Desktop/luozhongye/sortresult")
    
    
if __name__ == '__main__':
		main()

三、完成p96实验内容3，即“编写独立应用程序实现求平均值问题”，注意每位同学自己修改题目中的数据。

每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个字段是学生名字，第二个字段是学生的成绩；编写 Spark 独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。

数学成绩.txt：

小罗 110
小红 107
小新 100
小丽 99

英语成绩.txt：

小罗 95 
小红 81 
小新 82
小丽 76

政治成绩.txt:

小罗 65 
小红 71 
小新 61 
小丽 66

408成绩.txt：

小罗 100
小红 103
小新 94
小丽 110

实现代码如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 初始化Spark配置和上下文
conf = SparkConf().setAppName("AverageScore")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取数学成绩文件
math_rdd = sc.textFile("数学成绩.txt").map(lambda x: (x.split()[0], int(x.split()[1])))

# 读取英语成绩文件
english_rdd = sc.textFile("英语成绩.txt").map(lambda x: (x.split()[0], int(x.split()[1])))

# 读取政治成绩文件
politics_rdd = sc.textFile("政治成绩.txt").map(lambda x: (x.split()[0], int(x.split()[1])))

# 读取408成绩文件
computer_rdd = sc.textFile("408成绩.txt").map(lambda x: (x.split()[0], int(x.split()[1])))

# 合并所有成绩数据
all_scores_rdd = math_rdd.union(english_rdd).union(politics_rdd).union(computer_rdd)

# 计算每个学生的成绩总和和成绩数量
sum_count_rdd = all_scores_rdd.combineByKey(lambda value: (value, 1),
                                            lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1),
                                            lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1]))

# 计算平均成绩
average_scores_rdd = sum_count_rdd.mapValues(lambda x: x[0] / x[1])

# 输出到新文件
average_scores_rdd.saveAsTextFile("平均成绩")

# 关闭Spark上下文
sc.stop()

实验心得

在这次实验中，我进一步熟悉了使用PySpark进行大数据处理和分析的方法，并深入了解了PySpark RDD的基本操作。学会了分区、持久化、数据写入文件，并解决实际问题。这次实验让我对PySpark有了更深入的理解，并增强了我处理和分析大数据的能力。

代码007普通

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