Python spark进行分布式计算教程

Python Spark是一个强大的数据处理框架，它基于Apache Hadoop MapReduce模型，提供了一种更易使用的API来进行大规模的分布式计算。Spark的核心是Resilient Distributed Datasets (RDD)，它是Spark对不可变、可以分区的数据集的操作原语。

**入门教程步骤**：

1. **安装Spark**：首先，你需要下载并安装Apache Spark。推荐使用Anaconda或者pip来管理依赖。对于Python，需要额外安装PySpark库，可以通过`pip install pyspark`命令完成。

2. **启动Spark Shell**：打开命令行，启动Spark Shell，这将加载整个Spark环境和配置。

   $SPARK_HOME/bin/spark-shell

3. **创建RDD**：通过`sc.textFile()`函数可以从文件系统读取数据并转换成RDD。例如，读取文本文件：

   lines = sc.textFile("path_to_your_file")

4. **操作RDD**：使用各种算子如map(), filter(), reduce()等进行处理。例如，统计单词频率：

   words = lines.flatMap(lambda line: line.split())
   wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

5. **保存结果**：最后，可以用`saveAsTextFile()`将结果保存到磁盘或HDFS。

6. **作业调度**：Spark支持DAGScheduler和TaskScheduler自动调度任务，不需要显式地控制每个任务何时运行。

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