pyspark简单代码运行
时间: 2024-06-13 14:01:44 浏览: 8
pyspark是一个基于Python的Spark API,可以在Python编写的程序中使用Spark。下面是一个简单的pyspark代码运行示例:
1.首先,你需要安装好Spark并且设置好环境变量,然后启动Spark Shell。
2.创建一个简单的Python文件,比如说test.py,在这个文件中输入以下代码:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
print(result)
```
这个程序创建了一个SparkConf对象,设置了一个应用程序名称,并且创建了一个SparkContext对象,这个对象将被用来在集群上运行任务。
3. 运行这个程序,命令为:
```
$ spark-submit test.py
```
4. 运行完成后,你应该能够看到输出结果为15。
相关问题
pyspark实现本地简单Kmeans代码及数据集
以下是一个简单的本地KMeans实现的示例代码:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from numpy import array
from math import sqrt
# 定义计算欧几里得距离的函数
def euclidean_distance(point1, point2):
return sqrt(sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(point1, point2)]))
# 定义KMeans函数
def kmeans(data, k, converge_dist):
k_points = data.takeSample(False, k, 1)
temp_dist = 1.0
while temp_dist > converge_dist:
closest = data.map(
lambda point: (min([(i, euclidean_distance(point, k_points[i])) for i in range(k)], key=lambda x: x[1])[0], (point, 1))
)
point_stats = closest.reduceByKey(
lambda point1, point2: (array(point1[0]) + array(point2[0]), point1[1] + point2[1])
)
new_points = point_stats.map(
lambda st: (st[0], st[1][0] / st[1][1])
).collect()
temp_dist = sum(
[euclidean_distance(k_points[ik], p) for ik, p in new_points]
)
for ik, p in new_points:
k_points[ik] = p
return k_points
# 创建Spark环境
conf = SparkConf().setAppName("KMeans").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 加载数据集
data = sc.textFile("data.txt").map(lambda line: array([float(x) for x in line.split(' ')]))
# 调用KMeans函数
centroids = kmeans(data, 3, 0.1)
# 输出聚类中心
for c in centroids:
print(c)
```
数据集示例(data.txt):
```
1.0 2.0 3.0
4.0 5.0 6.0
7.0 8.0 9.0
10.0 11.0 12.0
13.0 14.0 15.0
16.0 17.0 18.0
```
运行后会输出3个聚类中心的坐标值。注意,这个实现是在本地运行的,而不是分布式的,因此适用于小规模数据集。
Python代码写一个pyspark项目和数据
这里提供一个简单的 pyspark 项目和数据示例,供参考。
项目名称:Word Count
项目描述:从文本文件中读取数据,统计每个单词的出现次数,并输出结果。
代码实现:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split, explode, count
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate()
# 读取数据
data = spark.read.text("data.txt")
# 分割文本行
words = data.select(explode(split(data.value, " ")).alias("word"))
# 统计单词出现次数
word_counts = words.groupBy("word").agg(count("*").alias("count"))
# 输出结果
word_counts.show()
# 停止 SparkSession
spark.stop()
```
数据示例:
data.txt
```
Hello world
Hello pyspark
Goodbye world
```
运行结果:
```
+-------+-----+
| word|count|
+-------+-----+
| pyspark| 1|
| Hello| 2|
| Goodbye| 1|
| world| 2|
+-------+-----+
```
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