分发本地 Python 集合以形成 RDD - Python

在分布式计算中，将数据集合分布在多台计算机上可以提高计算速度和效率。在Apache Spark中，我们可以将一个本地的Python集合分发到集群中的节点，形成一个Resilient Distributed Dataset（RDD）。在这个教程中，我们将介绍如何使用Spark RDD API 分发本地Python集合。

准备工作

在开始之前，您需要确保Apache Spark已正确安装并配置在您的系统上。您可以从官方网站上找到关于如何安装和配置Apache Spark的说明。

您还将需要安装Python版本3.6或更高版本。在此教程中，我们将使用Python版本3.8。

分发本地Python集合

首先，我们需要创建一个本地Python集合。我们将创建一个Python列表，其中包含一些整数。

>>> data = [1, 2, 3, 4, 5]

接下来，我们需要创建一个Spark Context对象，以便可以将Python集合分发到集群中的节点。

>>> from pyspark.sql import SparkSession

>>> spark = SparkSession.builder \
    .appName("PythonRDD") \
    .getOrCreate()

>>> sc = spark.sparkContext

现在，我们可以使用Spark Context对象的parallelize()方法将Python集合分发到集群中的节点。我们将RDD存储在变量中以供后续使用。

>>> rdd = sc.parallelize(data)

现在，我们可以对RDD执行各种操作，例如map()，filter()，reduce()等。

>>> rdd_map = rdd.map(lambda x: x * 2)
>>> print(rdd_map.collect())
[2, 4, 6, 8, 10]

>>> rdd_filter = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)
>>> print(rdd_filter.collect())
[2, 4]

>>> rdd_reduce = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
>>> print(rdd_reduce)
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接下来，我们需要关闭Spark会话，以确保可以释放集群资源。

>>> spark.stop()

结论

在此教程中，我们介绍了如何使用Spark RDD API分发本地Python集合。首先，我们创建了一个本地Python集合，然后使用Spark Context对象的parallelize()方法将集合分发到集群中的节点。我们还展示了如何在RDD上执行map()，filter()和reduce()等操作。最后，我们关闭了Spark会话以释放集群资源。