8.2.spark入门_大数据系统

python编程快速上手（持续更新中…）推荐系统基础

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python编程快速上手（持续更新中…）

推荐系统基础一、spark介绍

1.1 spark概述

1、什么是spark2、为什么要学习spark3、spark特点 1.2 spark启动（local模式）和WordCount(演示) 二、RDD概述

2.1 什么是RDD2.2 RDD的创建三、spark-core RDD常用算子练习

3.1 RDD 常用操作3.2 RDD Transformation算子3.3 RDD Action算子3.4 Spark RDD两类算子执行示意四、spark-core 实战案例

4.1利用PyCharm编写spark wordcount程序4.2 通过spark实现点击流日志分析五、spark-core 实战案例二

5.1通过spark实现ip地址查询

需求ip日志信息思路代码广播变量的使用

一、spark介绍

目标

了解spark概念知道spark的特点（与hadoop对比）独立实现spark local模式的启动 1.1 spark概述 1、什么是spark

基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的存储。 2、为什么要学习spark

MapReduce框架局限性

1，Map结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据2，任务调度和启动开销大3，无法充分利用内存，运行速度慢4，功能单一只能做离线处理：不适合迭代计算（如机器学习、图计算等等），交互式处理（数据挖掘）5，不适合流式处理（点击日志分析）6，接口简单：MapReduce编程不够灵活，仅支持Map和Reduce两种操作

Hadoop生态圈

批处理：MapReduce、Hive、Pig

流式计算：Storm

交互式计算：Impala、presto

需要一种灵活的框架可同时进行批处理、流式计算、交互式计算

内存计算引擎，提供cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享，减少数据读取的IO开销DAG引擎，较少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销使用多线程模型来减少task启动开销，shuffle过程中避免不必要的sort操作以及减少磁盘IO
spark的缺点是：吃内存，不太稳定 3、spark特点

1、速度快（比mapreduce在内存中快100倍，在磁盘中快10倍）

spark中的job中间结果可以不落地，可以存放在内存中。mapreduce中map和reduce任务都是以进程的方式运行着，而spark中的job是以线程方式运行在进程中。 2、易用性（可以通过java/scala/python/R开发spark应用程序）3、通用性（可以使用spark sql/spark streaming/mlib/Graphx）4、兼容性（spark程序可以运行在standalone/yarn/mesos） 1.2 spark启动（local模式）和WordCount(演示)

启动pyspark

在$SPARK_HOME/sbin目录下执行

./pyspark

sc = spark.sparkContext
words = sc.textFile('file:///home/hadoop/tmp/word.txt') 
            .flatMap(lambda line: line.split(" ")) 
            .map(lambda x: (x, 1)) 
            .reduceByKey(lambda a, b: a + b).collect()

输出结果

[('python', 2), ('hadoop', 1), ('bc', 1), ('foo', 4), ('test', 2), ('bar', 2), ('quux', 2), ('abc', 2), ('ab', 1), ('you', 1), ('ac', 1), ('bec', 1), ('by', 1), ('see', 1), ('labs', 2), ('me', 1), ('welcome', 1)]

二、RDD概述

目标：

知道RDD的概念独立实现RDD的创建 2.1 什么是RDD

RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合.

Dataset:一个数据集，简单的理解为集合，用于存放数据的Distributed：它的数据是分布式存储，并且可以做分布式的计算Resilient：弹性的

它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中数据分布式也是弹性的弹性:并不是指他可以动态扩展，而是容错机制。

RDD会在多个节点上存储，就和hdfs的分布式道理是一样的。hdfs文件被切分为多个block存储在各个节点上，而RDD是被切分为多个partition。不同的partition可能在不同的节点上spark读取hdfs的场景下，spark把hdfs的block读到内存就会抽象为spark的partition。spark计算结束，一般会把数据做持久化到hive，hbase，hdfs等等。我们就拿hdfs举例，将RDD持久化到hdfs上，RDD的每个partition就会存成一个文件，如果文件小于128M，就可以理解为一个partition对应hdfs的一个block。反之，如果大于128M，就会被且分为多个block，这样，一个partition就会对应多个block。

不可变 Rdd1->rdd2

可分区 partition

并行计算

2.2 RDD的创建

第一步创建sparkContext

SparkContext, Spark程序的入口. SparkContext代表了和Spark集群的链接, 在Spark集群中通过SparkContext来创建RDDSparkConf 创建SparkContext的时候需要一个SparkConf，用来传递Spark应用的基本信息

conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
sc = SparkContext(conf=conf)

创建RDD

进入pyspark环境

>>>sc

在spark shell中已经为我们创建好了 SparkContext 通过sc直接使用可以在spark UI中看到当前的Spark作业在浏览器访问当前centos的4040端口 172.18.2.2:4040

Parallelized Collections方式创建RDD

调用SparkContext的 parallelize 方法并且传入已有的可迭代对象或者集合

data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)

>>> data = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> distData = sc.parallelize(data)
>>> data
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> distData
ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:175

在spark ui中观察执行情况

在通过parallelize方法创建RDD 的时候可以指定分区数量

>>> distData = sc.parallelize(data,5)
>>> distData.reduce(lambda a, b: a + b)
15

在spark ui中观察执行情况

Spark将为群集的每个分区（partition）运行一个任务（task）。通常，可以根据CPU核心数量指定分区数量（每个CPU有2-4个分区）如未指定分区数量，Spark会自动设置分区数。
通过外部数据创建RDD

PySpark可以从Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，HDFS，Cassandra，Hbase，Amazon S3等

支持整个目录、多文件、通配符

支持压缩文件

>>> rdd1 = sc.textFile('file:///root/tmp/word.txt')
>>> rdd1.collect()
['foo foo quux labs foo bar quux abc bar see you by test welcome test', 'abc labs foo me python hadoop ab ac bc bec python']

三、spark-core RDD常用算子练习

目标

说出RDD的三类算子掌握transformation和action算子的基本使用 3.1 RDD 常用操作

RDD 支持两种类型的操作：

transformation

从一个已经存在的数据集创建一个新的数据集

rdd a ----->transformation ----> rdd b 比如， map就是一个transformation 操作，把数据集中的每一个元素传给一个函数并返回一个新的RDD，代表transformation操作的结果

action

获取对数据进行运算操作之后的结果比如， reduce 就是一个action操作，使用某个函数聚合RDD所有元素的操作，并返回最终计算结果

所有的transformation操作都是惰性的（lazy）

不会立即计算结果

只记下应用于数据集的transformation操作

只有调用action一类的操作之后才会计算所有transformation

这种设计使Spark运行效率更高

例如map reduce 操作，map创建的数据集将用于reduce，map阶段的结果不会返回，仅会返回reduce结果。

persist 操作

persist操作用于将数据缓存可以缓存在内存中也可以缓存到磁盘上，也可以复制到磁盘的其它节点上 3.2 RDD Transformation算子

map: map(func)

将func函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的RDD返回

>>> rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9],3)
>>> rdd2 = rdd1.map(lambda x: x+1)
>>> rdd2.collect()
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

>>> rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9],3)
>>> def add(x):
...     return x+1
...
>>> rdd2 = rdd1.map(add)
>>> rdd2.collect()
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

filter

filter(func) 选出所有func返回值为true的元素，生成一个新的RDD返回
filter

filter(func) 选出所有func返回值为true的元素，生成一个新的RDD返回

>>> rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9],3)
>>> rdd2 = rdd1.map(lambda x:x*2)
>>> rdd3 = rdd2.filter(lambda x:x>4)
>>> rdd3.collect()
[6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

flatmap

flatMap会先执行map的操作，再将所有对象合并为一个对象

>>> rdd1 = sc.parallelize(["a b c","d e f","h i j"])
>>> rdd2 = rdd1.flatMap(lambda x:x.split(" "))
>>> rdd2.collect()
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'h', 'i', 'j']

flatMap和map的区别：flatMap在map的基础上将结果合并到一个list中

>>> rdd1 = sc.parallelize(["a b c","d e f","h i j"])
>>> rdd2 = rdd1.map(lambda x:x.split(" "))
>>> rdd2.collect()
[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['h', 'i', 'j']]

union

对两个RDD求并集

union

>>> rdd1 = sc.parallelize([("a",1),("b",2)])
>>> rdd2 = sc.parallelize([("c",1),("b",3)])
>>> rdd3 = rdd1.union(rdd2)
>>> rdd3.collect()
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 1), ('b', 3)]

intersection

对两个RDD求交集

intersection

>>> rdd1 = sc.parallelize([("a",1),("b",2)])
>>> rdd2 = sc.parallelize([("c",1),("b",3)])
>>> rdd3 = rdd1.union(rdd2)
>>> rdd4 = rdd3.intersection(rdd2)
>>> rdd4.collect()
[('c', 1), ('b', 3)]

groupByKey

以元组中的第0个元素作为key，进行分组，返回一个新的RDD

>>> rdd1 = sc.parallelize([("a",1),("b",2)])
>>> rdd2 = sc.parallelize([("c",1),("b",3)])
>>> rdd3 = rdd1.union(rdd2)
>>> rdd4 = rdd3.groupByKey()
>>> rdd4.collect()
[('a', ), ('c', ), ('b', )]

以元组中的第0个元素作为key，进行分组，返回一个新的RDD

>>> result[2]
('b', )
>>> result[2][1]

>>> list(result[2][1])
[2, 3]

reduceByKey

将key相同的键值对，按照Function进行计算

>>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)])
>>> rdd.reduceByKey(lambda x,y:x+y).collect()
[('b', 1), ('a', 2)]

sortByKey

sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=>)Sorts this RDD, which is assumed to consist of (key, value) pairs.

>>> tmp = [('a', 1), ('b', 2), ('1', 3), ('d', 4), ('2', 5)]
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey().first()
('1', 3)
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey(True, 1).collect()
[('1', 3), ('2', 5), ('a', 1), ('b', 2), ('d', 4)]
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey(True, 2).collect()
[('1', 3), ('2', 5), ('a', 1), ('b', 2), ('d', 4)]
>>> tmp2 = [('Mary', 1), ('had', 2), ('a', 3), ('little', 4), ('lamb', 5)]
>>> tmp2.extend([('whose', 6), ('fleece', 7), ('was', 8), ('white', 9)])
>>> sc.parallelize(tmp2).sortByKey(True, 3, keyfunc=lambda k: k.lower()).collect()
[('a', 3), ('fleece', 7), ('had', 2), ('lamb', 5),...('white', 9), ('whose', 6)]

3.3 RDD Action算子

collect

返回一个list，list中包含 RDD中的所有元素
只有当数据量较小的时候使用Collect 因为所有的结果都会加载到内存中
reduce

reduce将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新的值，新产生的值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数直到最后只有一个值为止。

>>> rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
>>> rdd1.reduce(lambda x,y : x+y)
15

first

返回RDD的第一个元素

>>> sc.parallelize([2, 3, 4]).first()
2

take

返回RDD的前N个元素take(num)

>>> sc.parallelize([2, 3, 4, 5, 6]).take(2)
[2, 3]
>>> sc.parallelize([2, 3, 4, 5, 6]).take(10)
[2, 3, 4, 5, 6]
>>> sc.parallelize(range(100), 100).filter(lambda x: x > 90).take(3)
[91, 92, 93]

count

返回RDD中元素的个数

>>> sc.parallelize([2, 3, 4]).count()
3

3.4 Spark RDD两类算子执行示意

四、spark-core 实战案例

目标：

独立实现Spark RDD的word count案例独立实现spark RDD的PV UV统计案例 4.1利用PyCharm编写spark wordcount程序

环境配置

将spark目录下的python目录下的pyspark整体拷贝到pycharm使用的python环境下

将下图中的pyspark，拷贝到pycharm使用的：xxxPythonPython36Libsite-packages目录下

代码

import sys


from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':

    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: avg ", file=sys.stderr)
        sys.exit(-1)

    spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    counts = sc.textFile(sys.argv[1]) 
            .flatMap(lambda line: line.split(" ")) 
            .map(lambda x: (x, 1)) 
            .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

    output = counts.collect()

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

    sc.stop()

将代码上传到远程cent-os系统上

在系统上执行指令

spark-submit --master local wc.py file:///root/bigdata/data/spark_test.log

4.2 通过spark实现点击流日志分析

在新闻类网站中，经常要衡量一条网络新闻的页面访问量，最常见的就是uv和pv，如果在所有新闻中找到访问最多的前几条新闻，topN是最常见的指标。

数据示例

#每条数据代表一次访问记录 包含了ip 访问时间 访问的请求方式 访问的地址...信息
194.237.142.21 - - [18/Sep/2013:06:49:18 +0000] "GET /wp-content/uploads/2013/07/rstudio-git3.png HTTP/1.1" 304 0 "-" "Mozilla/4.0 (compatible;)"
183.49.46.228 - - [18/Sep/2013:06:49:23 +0000] "-" 400 0 "-" "-"
163.177.71.12 - - [18/Sep/2013:06:49:33 +0000] "HEAD / HTTP/1.1" 200 20 "-" "DNSPod-Monitor/1.0"
163.177.71.12 - - [18/Sep/2013:06:49:36 +0000] "HEAD / HTTP/1.1" 200 20 "-" "DNSPod-Monitor/1.0"
101.226.68.137 - - [18/Sep/2013:06:49:42 +0000] "HEAD / HTTP/1.1" 200 20 "-" "DNSPod-Monitor/1.0"
101.226.68.137 - - [18/Sep/2013:06:49:45 +0000] "HEAD / HTTP/1.1" 200 20 "-" "DNSPod-Monitor/1.0"
60.208.6.156 - - [18/Sep/2013:06:49:48 +0000] "GET /wp-content/uploads/2013/07/rcassandra.png HTTP/1.0" 200 185524 "http://cos.name/category/software/packages/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"
222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:49:57 +0000] "GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939 "http://www.angularjs.cn/A00n" "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"
222.68.172.190 - - [18/Sep/2013:06:50:08 +0000] "-" 400 0 "-" "-"

访问的pv

pv：网站的总访问量

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("pv").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rdd1 = sc.textFile("file:///root/bigdata/data/access.log")
#把每一行数据记为("pv",1)
rdd2 = rdd1.map(lambda x:("pv",1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)
rdd2.collect()
sc.stop()

访问的uv

uv：网站的独立用户访问量

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("pv").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rdd1 = sc.textFile("file:///root/bigdata/data/access.log")
#对每一行按照空格拆分，将ip地址取出
rdd2 = rdd1.map(lambda x:x.split(" ")).map(lambda x:x[0])
#把每个ur记为1
rdd3 = rdd2.distinct().map(lambda x:("uv",1))
rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a,b:a+b)
rdd4.saveAsTextFile("hdfs:///uv/result")
sc.stop()

访问的topN

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("topN").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rdd1 = sc.textFile("file:///root/bigdata/data/access.log")
#对每一行按照空格拆分，将url数据取出，把每个url记为1
rdd2 = rdd1.map(lambda x:x.split(" ")).filter(lambda x:len(x)>10).map(lambda x:(x[10],1))
#对数据进行累加，按照url出现次数的降序排列
rdd3 = rdd2.reduceByKey(lambda a,b:a+b).sortBy(lambda x:x[1],ascending=False)
#取出序列数据中的前n个
rdd4 = rdd3.take(5)
rdd4.collect()
sc.stop()

五、spark-core 实战案例二

目标

独立实现ip地址查询说出广播变量的概念 5.1通过spark实现ip地址查询需求

在互联网中，我们经常会见到城市热点图这样的报表数据，例如在百度统计中，会统计今年的热门旅游城市、热门报考学校等，会将这样的信息显示在热点图中。

因此，我们需要通过日志信息（运行商或者网站自己生成）和城市ip段信息来判断用户的ip段，统计热点经纬度。

ip日志信息

在ip日志信息中，我们只需要关心ip这一个维度就可以了，其他的不做介绍

思路

1、加载城市ip段信息，获取ip起始数字和结束数字，经度，纬度
2、加载日志数据，获取ip信息，然后转换为数字，和ip段比较
3、比较的时候采用二分法查找，找到对应的经度和纬度
4、对相同的经度和纬度做累计求和

代码

from pyspark.sql import SparkSession
# 255.255.255.255 0~255 256  2^8 8位2进制数 32位2进制数
#将ip转换为特殊的数字形式  223.243.0.0|223.243.191.255|  255 2^8
#‭11011111‬
#00000000
#1101111100000000
#‭        11110011‬
#11011111111100110000000000000000
def ip_transform(ip):     
    ips = ip.split(".")#[223,243,0,0] 32位二进制数
    ip_num = 0
    for i in ips:
        ip_num = int(i) | ip_num << 8
    return ip_num

#二分法查找ip对应的行的索引
def binary_search(ip_num, broadcast_value):
    start = 0
    end = len(broadcast_value) - 1
    while (start <= end):
        mid = int((start + end) / 2)
        if ip_num >= int(broadcast_value[mid][0]) and ip_num <= int(broadcast_value[mid][1]):
            return mid
        if ip_num < int(broadcast_value[mid][0]):
            end = mid
        if ip_num > int(broadcast_value[mid][1]):
            start = mid

def main():
    spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext
    city_id_rdd = sc.textFile("file:///root/tmp/ip.txt").map(lambda x:x.split("|")).map(lambda x: (x[2], x[3], x[13], x[14]))
    #创建一个广播变量
    city_broadcast = sc.broadcast(city_id_rdd.collect())
    dest_data = sc.textFile("file:///root/tmp/20090121000132.394251.http.format").map(
        lambda x: x.split("|")[1])
    #根据取出对应的位置信息
    def get_pos(x):
        city_broadcast_value = city_broadcast.value
        #根据单个ip获取对应经纬度信息
        def get_result(ip):
            ip_num = ip_transform(ip)
            index = binary_search(ip_num, city_broadcast_value)
            #((纬度,精度),1)
            return ((city_broadcast_value[index][2], city_broadcast_value[index][3]), 1)

        x = map(tuple,[get_result(ip) for ip in x])
        return x

    dest_rdd = dest_data.mapPartitions(lambda x: get_pos(x)) #((纬度,精度),1)
    result_rdd = dest_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    print(result_rdd.collect())
    sc.stop()

if __name__ == '__main__':
    main()

广播变量的使用

要统计Ip所对应的经纬度, 每一条数据都会去查询ip表
每一个task 都需要这一个ip表, 默认情况下, 所有task都会去复制ip表
实际上每一个Worker上会有多个task, 数据也是只需要进行查询操作的, 所以这份数据可以共享,没必要每个task复制一份
可以通过广播变量, 通知当前worker上所有的task, 来共享这个数据,避免数据的多次复制,可以大大降低内存的开销
sparkContext.broadcast(要共享的数据)

8.2.spark入门

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