pySpark helloworld
时间: 2023-09-06 18:08:12 浏览: 37
以下是一个简单的 PySpark HelloWorld 程序:
```
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "HelloWorld")
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
print(rdd.collect())
```
这个程序会在本地运行一个 SparkContext,然后创建一个包含数字 1 到 5 的 RDD,并输出这个 RDD 的元素。在运行这个程序前,需要确保已经安装了 PySpark 并且环境变量已经正确设置。
相关问题
pyspark worldcount案例
好的,以下是一个基本的 PySpark Word Count 案例:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取输入文件
input_file_path = "input.txt"
input_file = sc.textFile(input_file_path)
# 对输入文件中的每一行进行切分并扁平化处理
words = input_file.flatMap(lambda line: line.split(" "))
# 对每个单词进行计数
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 将计数结果存储到输出文件中
output_file_path = "output.txt"
word_counts.saveAsTextFile(output_file_path)
# 关闭SparkContext
sc.stop()
```
上述代码中,首先创建了一个 `SparkConf` 对象,用于设置应用程序名称。然后创建了一个 `SparkContext` 对象,用于连接到Spark集群。接着,使用 `textFile` 方法读取输入文件,并对每一行进行切分和扁平化处理。然后使用 `map` 和 `reduceByKey` 方法对每个单词进行计数。最后,使用 `saveAsTextFile` 方法将计数结果存储到输出文件中。最后关闭 `SparkContext`。
假设输入文件 `input.txt` 包含以下内容:
```
Hello World
Hello PySpark
PySpark World Count
```
则上述代码的输出结果为:
```
(PySpark,2)
(Count,1)
(Helllo,1)
(World,2)
```
pyspark regexp
PySpark中的正则表达式操作可以使用`regexp_replace`和`regexp`函数来实现。
- `regexp_replace`函数用于将匹配正则表达式的字符串替换为指定的字符串。它接受三个参数:要操作的列名、匹配的正则表达式和替换的字符串。示例代码如下:
```python
from pyspark.sql.functions import regexp_replace
df = spark.createDataFrame([(1, "hello world"), (2, "foo bar")], ["id", "text"])
df.withColumn("new_text", regexp_replace("text", r"\b(\w+)\b", "***")).show()
```
这将输出:
```
+---+-----------+---------------+
| id| text| new_text|
+---+-----------+---------------+
| 1|hello world|*** ***|
| 2| foo bar|*** ***|
+---+-----------+---------------+
```
- `regexp_extract`函数用于从字符串中提取匹配正则表达式的部分。它接受三个参数:要操作的列名、匹配的正则表达式和提取的分组索引(可选,默认为0)。示例代码如下:
```python
from pyspark.sql.functions import regexp_extract
df = spark.createDataFrame([(1, "hello world"), (2, "foo bar")], ["id", "text"])
df.withColumn("word", regexp_extract("text", r"\b(\w+)\b", 0)).show()
```
这将输出:
```
+---+-----------+----+
| id| text|word|
+---+-----------+----+
| 1|hello world|hello|
| 2| foo bar| foo|
+---+-----------+----+
```
这是使用PySpark中的正则表达式操作的基本示例。你可以根据自己的需求进行更复杂的正则表达式操作。