前言

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上篇文章主要介绍了PySpark开发环境的搭建，接下来就是Spark的入门案例，通过入门案例进一步了解Spark的运行逻辑，开发环境的搭建可以参考文章：Spark开发环境准备、Spark环境搭建

一、案例简介

PySpark入门案例读取HDFS上的csv文件，csv文件中有很多单词，每个单词以空格隔开，运行PySpark程序，计算出csv文件中每个单词的数量。

二、前期准备

本次演示的代码计算部分由Spark负责，资源调度由Hadoop的Yarn负责，代码开发之前需要保证：

1. Hadoop集群的正常运行
   

2. 将需要读取的txt文件上传到HDFS上，
   （1）WordCount文件内容
   
   （2）上传的HDFS中的地址
   

三、代码开发

本次入门案例首先先创建Spark的核心对象SparkContext，接着使用PySpark的textFile、flatMap、Map，reduceByKey等API，这四个API结合起来的作用是：
（1）先读取存储在HDFS上的文件，
（2）由于Spark处理数据是一行一行处理，所以使用flatMap将每一行按照空格进行拆分
（3）接着使用map将拆分后的单词按照（Word,1）key-value的形式组装起来
（4）然后使用reduceByKey按照key进行汇总
详细代码如下：

from pyspark import SparkContext,SparkConf
import os
# 锁定远端环境, 确保环境统一
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'if __name__ == '__main__':print("WordCount入门案例")# 1. 创建Spark核心对象SparkContextprint("第一步：创建Spark核心对象SparkContext")spark_Conf = SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]")spark = SparkContext(conf=spark_Conf)# 2.读取HDFS上的WordCount文件print("第二步：读取HDFS上的WordCount文件")filePath = "hdfs://node1:8020/pyspark/wordcount/input/WordCount.txt"rdd_ini = spark.textFile(name=filePath)print(rdd_ini.collect())# 3.将每一行中的Word按照空格进行拆分print("第三步：将每一行中的Word按照空格进行拆分")rdd_flatmap = rdd_ini.flatMap(lambda line:line.split(" "))print(rdd_flatmap.collect())# 4.将每一个单词转换成（Word,1）Key-Value的形式print("第四步：将每一个单词转换成（Word,1）Key-Value的形式")rdd_map = rdd_flatmap.map(lambda word:(word,1))print(rdd_map.collect())# 5.将(word,1)按照key进行汇总print("第五步：将(word,1)按照key进行汇总")rdd_reduce = rdd_map.reduceByKey(lambda agg,curr:agg+curr)print(rdd_reduce.collect())# 6.停止spark，释放资源print("第六步:停止spark，释放资源")spark.stop()

四、运行结果

运行结果大致如下：

总结

PySpark提供了大量的API，使得数据处理起来比较方便快捷，有时一行代码就能处理很复杂的逻辑，最主要的就是得了解每一个API底层的运行逻辑，从而能够更加熟练的使用相关API。