from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.types import Row if __name__ == "__main__": sc = SparkContext("local","Simple App") peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt") rowRDD = peopleRDD.map(lambda line : line.split(",")).map(lambda attributes : Row(int(attributes[0]),attributes[1],int(attributes[2]))).toDF() rowRDD.createOrReplaceTempView("employee") personsDF = spark.sql("select * from employee") personsDF.rdd.map(lambda t : "id:"+str(t[0])+","+"Name:"+t[1]+","+"age:"+str(t[2])).foreach(print)

这段代码的作用是读取一个文本文件，将其转化为DataFrame，并查询该DataFrame中的数据并打印输出。

首先，使用SparkConf配置一个SparkContext对象，指定运行模式为local（本地模式），设置应用程序名为Simple App。然后，使用SparkContext对象读取文件内容，返回一个RDD对象，表示分布式的、只读的数据集合。接着，通过map操作将每一行文本转化为一个元组，再通过Row对象封装为一个Row对象，最后使用toDF()方法将RDD对象转化为DataFrame对象，并且将其注册为一个临时表。然后，使用SparkSession对象执行SQL查询语句"select * from employee"，返回一个DataFrame对象。最后，使用rdd属性将DataFrame对象转化为RDD对象，并通过map操作将每一条记录转化为一个字符串，最后使用foreach操作打印输出。

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from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.types import Row if __name__ == "__main__": sc = SparkContext("local","Simple App") peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/loca

这是一段 PySpark 的代码，用于读取本地文件系统中的数据并将其转换为 RDD 对象。具体来说，代码中使用了 SparkConf 和 SparkSession 对象来创建 SparkContext，然后使用 SparkContext 对象读取本地文件系统中的数据，将其转换为 RDD 对象并进行处理。

首先，代码中使用 SparkConf 对象创建了一个 SparkConf 配置对象，用于配置 Spark 应用程序的运行参数。其中，"local" 表示在本地模式下运行 Spark 应用程序。然后，使用 SparkSession 对象创建了一个 SparkContext 对象，该对象用于与 Spark 集群进行通信，并启动 Spark 应用程序。需要注意的是，SparkSession 对象通常是在 PySpark 2.0 之后引入的，用于替代旧版的 SparkContext 对象。

接着，代码中使用了 SparkContext 对象的 textFile 方法读取了本地文件系统中的数据，并将其转换为 RDD 对象。在这里，我们将文件的路径作为参数传递给 textFile 方法。需要注意的是，文件路径必须是本地文件系统中的路径，如果要读取 HDFS 文件系统中的数据，则需要使用 hdfs:// 协议。

最后，代码中使用了 map 和 Row 对象对 RDD 中的每个元素进行转换。具体来说，我们使用 map 方法对 RDD 中的每个元素进行转换，将其转换为一个 Row 对象。在这里，我们假设数据文件中每一行都包含两个字段，使用 split 方法对每一行进行分割，并将分割结果转换为一个 Row 对象。最终，将转换后的 RDD 对象保存到 peopleRDD 变量中。

from pyspark import sparkconf ,sparkcontext

`from pyspark import SparkConf, SparkContext` 是导入 PySpark 中的两个重要模块，用于配置和创建 Spark 应用程序的上下文。

`SparkConf` 是 Spark 应用程序的配置类，可以用于设置应用程序的各种属性，如应用程序名称、运行模式、资源分配等。通过创建 `SparkConf` 对象，可以对 Spark 应用程序进行自定义配置。

`SparkContext` 是 Spark 应用程序的主要入口点，用于与 Spark 集群进行通信并创建 RDD（弹性分布式数据集）。通过创建 `SparkContext` 对象，可以初始化 Spark 应用程序并与集群进行交互。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用 `SparkConf` 和 `SparkContext`：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

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

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

# 在 Spark 上执行一些操作
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect()

# 打印结果
print(result)

# 关闭 SparkContext
sc.stop()