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前言介绍

Spark是什么

定义：Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。

简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃致EB级别的海量数据

Python On Spark

Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。而Python语言，则是Spark重点支持的方向。

PySpark

Spark对Python语言的支持，重点体现在，Python第三方库：PySpark之上。

PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。
Python开发者可以使用pip程序快速的安装PySpark并像其它三方库那样直接使用。

Why PySpark

Python应用场景和就业方向是十分丰富的，其中，最为亮点的方向为：
大数据开发 和 人工智能

总结：
1.什么是Spark、什么是PySpark

• Spark是Apache基金会旗下的顶级开源项目，用于对海量数据进行大规模分布式计算。
• PySpark是Spark的Python实现，是Spark为Python开发者提供的编程入口，用于以Python代码完成Spark任务的开发
• PySpark不仅可以作为Python第三方库使用，也可以将程序提交的Spark集群环境中，调度大规模集群进行执行。

2.为什么要学习PySpark？
大数据开发是Python众多就业方向中的明星赛道，薪资高岗位多，Spark（PySpark）又是大数据开发中的核心技术

基础准备

PySpark库的安装

同其它的Python第三方库一样，PySpark同样可以使用pip程序进行安装。

在"CMD"命令提示符程序内，输入：

pip install pyspark

或者使用国内代理镜像网站(清华大学源)

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark

构建PySpark执行环境入口对象

想要使用PySpark库完成数据处理，首先需要构建一个执行环境入口对象。
PySpark的执行环境入口对象是：类SparkContext的类对象


代码示例：

"""
演示获取PySpark的执行环境入口对象：SparkContext
并通过SparkContext对象获取当前PySpark的版本
"""# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext# 创建SparkConf类对象
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
# 基于SparkConf类对象创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf = conf)
# 打印PySpark的运行版本
print(sc.version)
# 停止SparkContext对象的运行(停止PySpark程序)
sc.stop()

执行结果：

PySpark的编程模型

SparkContext类对象，是PySpark编程中一切功能的入口。
PySpark的编程，主要分为如下三大步骤：

• 通过SparkContext对象，完成数据输入
• 输入数据后得到RDD对象，对RDD对象进行迭代计算
• 最终通过RDD对象的成员方法，完成数据输出工作

总结：
1.如何安装PySpark库
pip install pyspark
2.为什么要构建SparkContext对象作为执行入口
PySpark的功能都是从SparkContext对象作为开始
3.PySpark的编程模型是？

• 数据输入：通过SparkContext完成数据读取
• 数据计算：读取到的数据转换为RDD对象，调用RDD的成员方法完成计算
• 数据输出：调用RDD的数据输出相关成员方法，将结果输出到list、元组、字典、文本文件、数据库等

数据输入

RDD对象

如图可见，PySpark支持多种数据的输入，在输入完成后，都会得到一个：RDD类的对象
RDD全称为：弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)
PySpark针对数据的处理，都是以RDD对象作为载体，即：

• 数据存储在RDD内
• 各类数据的计算方法，也都是RDD的成员方法
• RDD的数据计算方法，返回值依旧是RDD对象
  
  PySpark的编程模型（上图）可以归纳为：
• 准备数据到RDD -> RDD迭代计算 -> RDD导出为list、文本文件等
• 即：源数据 -> RDD -> 结果数据

Python数据容器转RDD对象

PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将：

• list
• tuple
• set
• dict
• str

转换为PySpark的RDD对象

注意：

• 字符串会被拆分出1个个的字符，存入RDD对象
• 字典仅有key会被存入RDD对象

读取文件转RDD对象

PySpark也支持通过SparkContext入口对象，来读取文件，来构建出RDD对象。

代码示例：

"""
演示通过PySpark代码加载数据，即数据输入
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 通过parallelize方法将Python对象加载到Spark内，成为RDD对象
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = sc.parallelize((1, 2, 3, 4, 5))
rdd3 = sc.parallelize("abcdefg")
rdd4 = sc.parallelize({1, 2, 3, 4, 5})
rdd5 = sc.parallelize({"key1": "value1", "key2": "value2"})# 如果要查看RDD里面有什么内容，需要使用collect()方法
print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())# 通过textFile方法，读取文件数据加载到Spark内，成为RDD对象
rdd = sc.textFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/hello.txt")
print(rdd.collect())sc.stop()

输出结果：

D:\python\python-learn\venv\Scripts\python.exe D:\python\python-learn\模块\02_数据输入.py 
24/01/14 09:52:11 WARN Shell: Did not find winutils.exe: java.io.FileNotFoundException: java.io.FileNotFoundException: HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset. -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
24/01/14 09:52:12 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
[1, 2, 3, 4, 5]
['key1', 'key2']
['mry mry itcast mry', 'spark python spark python mry', 'mry itcast itcast mry python', 'python python spark pyspark pyspark', 'mry python pyspark itcast spark']进程已结束，退出代码为 0

总结：
1.RDD对象是什么？为什么要使用它？
RDD对象称之为分布式弹性数据集，是PySpark中数据计算的载体，它可以：

• 提供数据存储
• 提供数据计算的各类方法
• 数据计算的方法，返回值依旧是RDD（RDD迭代计算）

后续对数据进行各类计算，都是基于RDD对象进行
2.如何输入数据到Spark（即得到RDD对象）

• 通过SparkContext的parallelize成员方法，将Python数据容器转换为RDD对象
• 通过SparkContext的textFile成员方法，读取文本文件得到RDD对象

数据计算

map方法

PySpark的数据计算，都是基于RDD对象来进行的，那么如何进行呢？
自然是依赖，RDD对象内置丰富的：成员方法(算子)

map算子

功能：map算子，是将RDD的数据一条条处理(处理的逻辑基于map算子中接收的处理函数)，返回新的RDD

代码示例：

"""
演示RDD的map成员方法的使用
"""
import timefrom pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
# os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/python/python-learn/venv/Scripts/python.exe'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
print(rdd.collect())
# 通过map方法将全部数据都乘以10
def func(data):return data * 10# rdd2 = rdd.map(func)
# 链式调用
rdd2 = rdd.map(lambda x: x*10).map(lambda x : x + 5)
print(rdd2.collect())
# (T) -> U
# (T) -> Tsc.stop()

执行结果：

总结：
1.map算子（成员方法）

• 接受一个处理函数，可用lambda表达式快速编写
• 对RDD内的元素逐个处理，并返回一个新的RDD

2.链式调用

• 对于返回值是新RDD的算子，可以通过链式调用的方式多次调用算子。

flatMap方法

功能：对RDD执行map操作，然后进行解除嵌套操作。

代码示例：

"""
演示RDD的flatMap成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize(["mry go 666", "mry mry go", "python mry"])# 需求，将RDD数据里面的一个个单词提取出来
rdd2 = rdd.map(lambda x: x.split(" "))
print(rdd2.collect())rdd3 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(rdd3.collect())

输出结果：

总结：
1.flatMap算子

• 计算逻辑和map一样
• 可以比map多出，解除一层嵌套的功能

reduceByKey方法

功能：针对KV型RDD，自动按照key分组，然后根据你提供的聚合逻辑，完成组数据(value)的聚合操作。

代码示例：

"""
演示RDD的reduceByKey成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([('男', 99), ('男', 88), ('女', 99), ('女', 66)])# 求男生和女生两个组的成绩之和
rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a,b : a + b)
print(rdd2.collect())

输出结果：

总结：
1.reduceByKey算子

• 接受一个处理函数，对数据进行两两计算
  

练习案例1

WordCount案例
使用学习到的内容，完成：

• 读取文件
• 统计文件内，单词的出现数量
  

代码示例：

"""
完成练习案例：单词计数统计
"""# 1.构建执行环境入口对象
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 2.读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/hello.txt")
print(rdd.collect())# 3.取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(word_rdd.collect())# 4.将所有单词都转换成二元元组，单词为key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
print(word_with_one_rdd.collect())# 5.分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b : a + b)# 6.打印输出结果
print(result_rdd.collect())

输出结果：

filter方法

功能：过滤想要的数据进行保留

代码示例：

"""
演示RDD的filter成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 对RDD的数据进行过滤
rdd2 = rdd.filter(lambda num: num % 2 == 0)
print(rdd2.collect())

输出结果：

总结：
1.filter算子

• 接受一个处理函数，可用lambda快速编写
• 函数对RDD数据逐个处理，得到True的保留至返回值的RDD中

distinct方法

功能：对RDD数据进行去重，返回新RDD

代码示例：

"""
演示RDD的distinct成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 7, 8, 8, 9, 10])# 对RDD的数据进行去重
rdd2 = rdd.distinct()
print(rdd2.collect())

输出结果：

总结：
1.distinct算子

• 完成对RDD内数据的去重操作

sortBy方法

功能：对RDD数据进行排序，基于你指定的排序依据。

代码示例：

"""
演示RDD的sortBy方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 1.读取数据文件
rdd = sc.textFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/hello.txt")
# 2.取出全部单词
word_rdd = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 3.将所有单词都转换成二元元组，单词为key，value设置为1
word_with_one_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 4.分组并求和
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
print(result_rdd.collect())
# 5.对结果进行排序
final_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
print(final_rdd.collect())

输出结果：

总结：
1.sortBy算子

• 接收一个处理函数，可用lambda快速编写
• 函数表示用来决定排序的依据
• 可以控制升序或降序
• 全局排序需要设置分区数为1

练习案例2

案例

需求，复制以上内容到文件中，使用Spark读取文件进行计算：

• 各个城市销售额排名，从大到小
• 全部城市，有哪些商品类别在售卖
• 北京市有哪些商品类别在售卖

代码示例：

"""
练习案例：JSON商品统计
需求：
1. 各个城市销售额排名，从大到小
2. 全部城市，有哪些商品类别在售卖
3. 北京市有哪些商品类别在售卖
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# TODD 需求1：城市销售额排名
# 1.1 读取数据文件到RDD
file_rdd = sc.textFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/orders.txt")# 1.2 取出一个个JSON字符串
json_str_rdd = file_rdd.flatMap(lambda x: x.split("|"))
print(json_str_rdd.collect())# 1.3 将一个个JSON字符串转换为字典
dict_rdd =json_str_rdd.map(lambda x: json.loads(x))
print(dict_rdd.collect())# 1.4 取出城市和销售额数据
# （城市，销售额）
city_with_money_rdd = dict_rdd.map(lambda x: (x['areaName'], int(x['money'])))# 1.5 按城市分组按销售额聚合
city_result_rdd = city_with_money_rdd.reduceByKey(lambda a,b : a + b)# 1.6 按销售额聚合结果进行排序
result1_rdd = city_result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1)
print("需求1的结果：", result1_rdd.collect())# TODD 需求2： 全部城市有哪些商品类别在售卖
# 2.1 取出全部的商品类别
# 2.2 对全部商品类别进行去重
category_rdd = dict_rdd.map(lambda x: x['category']).distinct()
print("需求2的结果：", category_rdd.collect())# TODD 需求3：北京市有哪些商品类别在售卖
# 3.1 过滤北京市的数据
beijing_data_rdd = dict_rdd.filter(lambda x: x['areaName'] == '北京')# 3.2 取出全部商品类别
# 3.3 进行商品类别去重
result3_rdd = beijing_data_rdd.map(lambda x: x['areaName']).distinct()
print("需求2的结果：", result3_rdd.collect())

输出结果：

数据输出

数据输入：

• sc.parallelize
• sc.textFile

数据计算：

• rdd.map
• rdd.flatMap
• rdd.reduceByKey
• …

输出为Python对象

collect算子

功能：将RDD各个分区内的数据，统一收集到Driver中，形成一个List对象
用法：
rdd.collect()
返回值是一个list

代码示例：

"""
演示将RDD输出为Python对象
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# collect算子，输出RDD为List对象
rdd_list: list = rdd.collect()
print(rdd_list)
print(type(rdd_list))

输出结果：

reduce算子

功能：对RDD数据集按照你传入的逻辑进行聚合

返回值等同于计算函数的返回值

代码示例：

"""
演示将RDD输出为Python对象
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# reduce算子，对RDD进行两两聚合
num = rdd.reduce(lambda a, b: a + b)
print(num)

输出结果：

take算子

功能：取RDD的前N个元素，组合成list返回给你

代码示例：

"""
演示将RDD输出为Python对象
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# take算子，输出RDD前N个元素，组成List返回
take_list = rdd.take(3)
print(take_list)

输出结果：

count算子

功能：计算RDD有多少条数据，返回值是一个数字

代码示例：

"""
演示将RDD输出为Python对象
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# count，统计rdd内有多少条数据，返回值为数字
num_count = rdd.count()
print(f"rdd内有{num_count}个元素")

输出结果：

总结：
1.Spark的编程流程就是：

• 将数据加载为RDD（数据输入）
• 对RDD进行计算（数据计算）
• 将RDD转换为Python对象（数据输出）
  2.数据输出的方法
• collect：将RDD内容转换为list
• reduce：对RDD内容进行自定义聚合
• take：取出RDD的前N个元素组成list
• count：统计RDD元素个数

数据输出可用的方法是很多的，本小节简单的介绍了4个。

输出文件中

saveAsTextFile算子

功能：将RDD的数据写入文本文件中
支持 本地写出，hdfs等文件系统

代码：

注意事项
调用保存文件的算子，需要配置Hadoop依赖

• 下载Hadoop安装包
  • http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0.tar.gz
• 解压到电脑任意位置
• 在Python代码中使用os模块配置：os.environ[‘HADOOP_HOME’] = ‘HADOOP解压文件夹路径’
• 下载winutils.exe，并放入Hadoop解压文件夹的bin目录内
  • https://raw.githubusercontent.com/steveloughran/winutils/master/hadoop-3.0.0/bin/winutils.exe
• 下载hadoop.dll，并放入:C:/Windows/System32 文件夹内
  • https://raw.githubusercontent.com/steveloughran/winutils/master/hadoop-3.0.0/bin/hadoop.dll

代码示例：

"""
演示将RDD输出到文件中
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'
os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/tool/hadoop/hadoop-3.0.0'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD1
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])# 准备RDD2
rdd2 = sc.parallelize([("Hello", 3), ("Spark", 5), ("Hi", 7)])# 准备RDD3
rdd3 = sc.parallelize([[1, 3, 5], [6, 7, 9], [11, 13, 11]])# 输出到文件中
rdd1.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output1")
rdd2.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output2")
rdd3.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output3")

输出结果：

修改rdd分区为1

方式1，SparkConf对象设置属性全局并行度为1：

方式2，创建RDD的时候设置(parallelize方法传入numSlices参数为1)

代码示例：

"""
演示将RDD输出到文件中
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import json
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'
os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/tool/hadoop/hadoop-3.0.0'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
# conf.set("spark.default.parallelism", "1")
sc = SparkContext(conf=conf)# 准备RDD1
rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5], numSlices=1)# 准备RDD2
rdd2 = sc.parallelize([("Hello", 3), ("Spark", 5), ("Hi", 7)], 1)# 准备RDD3
rdd3 = sc.parallelize([[1, 3, 5], [6, 7, 9], [11, 13, 11]], 1)# 输出到文件中
rdd1.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output1")
rdd2.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output2")
rdd3.saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output3")

输出结果：

总结：
1.RDD输出到文件的方法

• rdd.saveAsTextFile(路径)
• 输出的结果是一个文件夹
• 有几个分区就输出多少个结果文件

2.如何修改RDD分区

• SparkConf对象设置conf.set(“spark.default.parallelism”, “1”)
• 创建RDD的时候，sc.parallelize方法传入numSlices参数为1

综合案例

搜索引擎日志分析

读取文件转换成RDD，并完成：

• 打印输出：热门搜索时间段（小时精度）Top3
• 打印输出：热门搜索词Top3
• 打印输出：统计黑马程序员关键字在哪个时段被搜索最多
• 将数据转换为JSON格式，写出为文件

代码示例：

"""
演示PySpark综合案例
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/install/python/python.exe'conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
conf.set("spark.default.parallelism", "1")
sc = SparkContext(conf=conf)# 读取文件转换成RDD
file_rdd = sc.textFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/search_log.txt")# TODD 需求1：热门搜索时间段Top3(小时精度)
# 1.1 取出全部的时间并转换为小时
# 1.2 转换为(小时, 1)的二元元组
# 1.3 Key分组聚合Value
# 1.4 排序(降序)
# 1.5 取前3
result1 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\map(lambda x: x[0][:2]).\map(lambda x: (x, 1)).\reduceByKey(lambda a, b: a + b).\sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\take(3)
print("需求1的结果：", result1)# TODD 需求2：热门搜索词Top3
# 2.1 取出全部的搜索词
# 2.2 (词, 1) 二元元组
# 2.3 分组聚合
# 2.4 排序
# 2.5 Top3
result2 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2], 1)).\reduceByKey(lambda a, b: a + b).\sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\take(3)
print("需求2的结果：", result2)# TODD 需求3：统计黑马程序员关键字在什么时段被搜索的最多
# 3.1 过滤内容，只保留黑马程序员关键词
# 3.2 转换为(小时, 1)的二元元组
# 3.3 Key分组聚合Value
# 3.4 排序(降序)
# 3.5 取前1
result3 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\filter(lambda x: x[2] == '黑马程序员').\map(lambda x: (x[0][:2], 1)).\reduceByKey(lambda a, b: a + b).\sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\take(1)
print("需求3的结果：", result3)# TODD 需求4：将数据转换为JSON格式，写出到文件中
# 4.1 转换为文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\map(lambda x: {"time": x[0], "user_id": x[1], "key_word": x[2], "rank1": x[3], "rank2": x[4], "url": x[5]}).\saveAsTextFile("D:/yuancheng/20231120/资料/第15章资料/资料/output_json")

输出结果：

D:\install\python\python.exe D:\python\python-learn\模块\13_综合案例.py 
需求1的结果： [('20', 3479), ('23', 3087), ('21', 2989)]
需求2的结果： [('scala', 2310), ('hadoop', 2268), ('博学谷', 2002)]
需求3的结果： [('22', 245)]进程已结束，退出代码为 0

分布式集群运行

提交命令：

bin/spark-submit --master yarn --num-executors 3 --queue root.teach --executor-cores 4 --executor-memory 4g /home/hadoop/demo.py

输出结果：