pyspark设置mapper输出数据压缩格式

在 PySpark 中，你可以使用 `map()` 或 `flatMap()` 函数来进行数据的转换操作，而可以使用 `saveAsTextFile()` 函数来将转换后的数据写入到文件中。

为了设置输出数据的压缩格式，你可以使用 `conf` 对象来设置 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress` 参数为 `true`，以启用压缩。然后，你可以设置 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec` 参数为所需的压缩编解码器，例如 `org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec`。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建 SparkConf 对象
conf = SparkConf().setAppName("CompressedOutput").setMaster("local")

# 创建 SparkContext 对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 设置输出数据的压缩格式
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true")
sc._jsc.hadoopConfiguration().set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")

# 读取数据
data = sc.textFile("input_file.txt")

# 进行转换操作
result = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 写入数据
result.saveAsTextFile("output_file")

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `SparkConf` 对象，并设置了应用名称和主节点为本地模式。然后，我们创建了一个 `SparkContext` 对象，并将 `SparkConf` 对象传递给它。

接下来，我们使用 `_jsc.hadoopConfiguration()` 方法来获取 `Configuration` 对象，以便设置 Hadoop 配置参数。我们设置了 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress` 参数为 `true`，以启用压缩，并设置了 `mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec` 参数为 `org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec`，以使用 Gzip 压缩编解码器。

然后，我们使用 `textFile()` 函数来读取输入文件，并使用 `flatMap()` 和 `map()` 函数来进行数据转换操作。最后，我们使用 `saveAsTextFile()` 函数将结果写入到输出文件中。由于我们已经设置了输出数据的压缩格式，因此输出文件将以 Gzip 压缩格式保存。