在大数据领域,Spark 的 RDD(弹性分布式数据集)简直是必不可少的基础概念。PySpark 作为 Python 接口,让操作变得更轻松。这里有三个基本的案例:计算访问量(PV)、独立访客量(UV)和访问的 Top N。比如,计算 PV 时,通过map
将每行数据映射成键值对,使用reduceByKey
进行聚合,轻松计算出访问量。对于 UV 计算,使用distinct
去重 IP 地址,聚合得到独立访客数量。而 Top N 则通过sortBy
进行排序,得到访问量最高的 URL。三个案例完全覆盖了map
、reduceByKey
、distinct
、sortBy
等常用操作。简洁易懂,代码也比较清晰,适合入门使用。做大数据时,你可以灵活组合这些操作,根据实际需求来提高工作效率。
Spark RDD编程实战PySpark示例
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RDD说白了,就是一堆分好片的不可变数据,能并行、还能容错,适合干大数据这种“量大活重”的活儿。你可以用parallelize把已有集合变成 RDD,或者直接从HDFS、S3这类地方读数据,蛮灵活的。
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RDD的懒加载机制也蛮好玩,你定义完操作链不立马跑,等你执行collect()或者count()这类 action 时才真正开始算。这样一来,性能就能压榨得比较极致。嗯,缓存用得好,查询飞快不说,还能少跑不少无谓逻辑。
而且,出错了也不怕,RDD有血统信息,可以靠日志和依赖关系自动恢复,挺有安全感的。像日志、用户行为这类事儿,用RDD是老搭档了。如果你追求速度优先
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PySpark和Spark MLlib怎么结合,书里讲得比较系统。比如用RandomForestClassifier做分类任务,流程也清晰,管道(Pipeline)也都搭配得当,挺适合从传统 ML 往分布式过渡的人。
Rajdeep Dua 他们写得还不错,代码量比较多,配套的数据集也能直接跑起来,省事不少。响应也快,部署也讲了点,虽然略简单,但够用。
哦对了,如果你手头用的是 2.x 版
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