RDD[String] = data.flatMap(_.split(" "))

This code creates a RDD (Resilient Distributed Dataset) of Strings by first calling the `flatMap` function on a source RDD `data`. The `flatMap` function applies a given function to each element of the source RDD and returns a collection of zero or more elements for each input element. In this case, the function is `_.split(" ")`, which splits each input string by whitespace and returns the resulting collection of words. The underscore `_` is a placeholder for the input element, which is each string in `data`. Finally, the resulting collection of words is flattened into a single RDD of Strings.

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spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码讲解

这段代码主要是用来读取MySQL中的数据，并对数据中的taglist进行处理，将每一行的taglist转换为列表，然后统计列表中每个tag的出现次数，最后将结果排序并输出前五个tag及其对应的出现次数。

具体每行代码的含义如下：

1. `spark = SparkSession.builder.getOrCreate()`：创建一个SparkSession实例，如果已经存在则获取已存在的实例。

2. `data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()`：从MySQL中读取数据，并将数据存储为DataFrame格式。

3. `def convert_to_list(line):`：定义一个转换函数，用来将每行的taglist转换为列表。

4. `tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",")`：将每行的taglist去掉#号，并按逗号分割，得到一个tag的列表。

5. `datas = []`：定义一个空列表，用来存储tag及其出现次数。

6. `for i in tmp_list:`：遍历每个tag。

7. `if len(i) > 0 and "牛" not in i:`：如果tag长度大于0且不包含“牛”。

8. `datas.append((i, 1))`：将tag及其出现次数1添加到列表datas中。

9. `return datas`：返回列表datas。

10. `rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)`：将DataFrame转换为RDD，并对RDD中的tag进行统计，得到每个tag及其对应的出现次数。

11. `schemaString = "tag count"`：定义一个字符串，用来表示DataFrame的列名。

12. `fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]`：根据列名字符串，定义一个包含两个字段（tag和count）的结构体。

13. `schema = StructType(fields)`：根据结构体定义，创建DataFrame的schema。

14. `schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)`：基于RDD和schema，创建DataFrame，并按照count字段进行降序排序。

15. `result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()`：将DataFrame转换为Pandas数据帧，并取前五行数据。

16. `plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']`：设置matplotlib支持中文。

17. `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']`：设置matplotlib使用SimHei字体。

18. `plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')`：绘制饼图，以tag为标签，以count为数据，并显示百分比。

19. `plt.legend()`：添加图例。

20. `plt.show()`：显示图形。

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()逐行解释

这段代码是使用 PySpark 从 MySQL 数据库中读取数据，将每一行的 taglist 字段转换为列表，统计列表中每个元素出现的次数，然后将结果转换为 Pandas 数据帧，最后使用 matplotlib 绘制饼图。

这段代码的详细解释如下：

1. 导入需要的模块

from pyspark.sql import SparkSession
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType

这里导入了 `SparkSession` 用于创建 Spark 应用程序，`matplotlib.pyplot` 用于绘制饼图，`StructField`、`StringType`、`StructType` 用于定义数据结构。

2. 配置 MySQL 连接参数

options = {
    "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
    "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1",
    "user": "root",
    "password": "root"
}

这里定义了连接 MySQL 数据库的参数，包括 URL、驱动程序、表名、用户名和密码。

3. 创建 SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

这里创建了一个 SparkSession 对象，用于连接 Spark 集群。

4. 加载 MySQL 数据

data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

这里使用 `SparkSession` 对象的 `read` 方法，读取 MySQL 数据库中的数据。

5. 将每一行的 taglist 转为列表

def convert_to_list(line):
    tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",")
    datas = []
    for i in tmp_list:
        if len(i) > 0 and "牛" not in i:
            datas.append((i, 1))
    return datas

rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

这里定义了一个函数 `convert_to_list`，用于将每一行的 taglist 字段转换为列表，并且去掉其中的 "#" 和 "牛"，统计列表中每个元素出现的次数。

然后使用 `flatMap` 将每一行的 taglist 转换为一个元素为 `(tag, 1)` 的列表，再使用 `reduceByKey` 统计每个 tag 出现的次数。

6. 将数据转换为 Pandas 数据帧

schemaString = "tag count"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)

result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()

这里先定义了一个字符串 `schemaString`，表示数据结构的字段名，然后使用 `StructField` 和 `StructType` 定义了数据结构。

接着使用 `createDataFrame` 方法将 RDD 转换为 DataFrame，并按照 `count` 字段降序排序，最后使用 `limit` 和 `toPandas` 方法将结果转换为 Pandas 数据帧。

7. 绘制饼图

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')
plt.legend()
plt.show()

这里设置 matplotlib 支持中文，然后使用 `pie` 方法绘制饼图，其中 `result_pdf["count"]` 和 `result_pdf["tag"]` 分别表示数据帧中的 `count` 和 `tag` 列。最后使用 `legend` 和 `show` 方法显示图表。