1.3 PySpark大數據分析

Spark主要由Scala和Java語言開發，運行在Java虛擬機（Java Virtual Machine,JVM）中。除了提供Scala、Java開發接口外，Spark還為Python、R等語言提供了開發接口。PySpark是Spark為Python開發者提供的API，使得Python開發者在Python環境下可以運行Spark程序。

1.3.1 PySpark簡介

Python在數據分析和機器學習領域擁有豐富的庫資源，如NumPy、SciPy、Pandas和Scikit-learn 等，因此成為數據科學家和數據分析師處理和分析數據的熱門語言。Spark 是目前處理和使用大數據的主流框架之一，其設計初衷是加速迭代計算，非常適合大數據分析、機器學習等應用場景。為了兼顧Spark和Python的優勢，Apache Spark開源社區推出了PySpark。

與原生Python相比，PySpark的優勢在于其能夠運行在集群上，而不僅僅局限于單機環境。因此，當數據量過大以至于單機無法處理，或數據存儲在HDFS中，或需要進行分布式/并行計算時，可以選擇使用PySpark。

1.3.2 PySpark子模塊

PySpark包括一組公共類、用于處理結構化數據的SQL模塊與流數據處理的Streaming模塊、用于機器學習的MLlib和ML兩個包。PySpark類、模塊與包如圖1-8所示。

PySpark 公共類中的 pyspark.SparkContext、pyspark.RDD,Streaming 模塊中的pyspark.streaming.StreamingContext、pyspark.streaming.DStream 以及 SQL 模塊中的pyspark.sql.SparkSession、pyspark.sql.DataFrame為PySpark的核心類。PySpark核心類說明如表1-4所示。

1.PySpark公共類

在 PySpark 中有11個公共類，分別是 Accumulator、Broadcast、RDD、SparkConf、SparkContext、SparkFiles、StorageLevel、TaskContext、RDDBarrier、BarrierTaskContext和BarrierTaskInfo。PySpark公共類的簡要說明如表1-5所示。

PySpark的主要公共類解釋說明如下。

（1）SparkContext編程入口

在PySpark中，SparkContext類是所有Spark功能的核心入口點，扮演著重要的角色。它負責與 Spark 集群通信，并負責任務的分發和執行。以下是關于 SparkContext 的詳細說明。

① 功能入口。SparkContext作為Spark功能的入口點，是運行任何Spark應用程序時必須初始化的對象。因此，在編寫PySpark程序時，需要先創建一個SparkContext實例，并傳入一個SparkConf對象作為參數。通過這個SparkContext實例，可以提交作業、分發任務和注冊應用程序。

② 驅動程序。當運行一個 Spark 應用程序時，系統會啟動一個驅動程序，其中包含main函數。SparkContext會在驅動程序中啟動，并在工作節點上的Executor中運行操作。

③ 集群連接。SparkContext表示與Spark集群的連接，它是創建RDD和廣播變量的基礎。

④ 默認實例。默認情況下，PySpark 將 SparkContext 實例命名為“sc”，因此在大多數情況下，可以直接使用“sc”這個名字來訪問SparkContext實例。

此外，SparkContext還提供了許多用于操作RDD的方法，例如map()、filter()、reduce()等，這些方法使得對數據的操作變得簡單高效。它還支持廣播變量，這是一種只讀變量，可以被緩存在每臺機器上，以便在每個任務中快速訪問而無需通過網絡傳輸。

（2）SparkConf配置對象

在PySpark中，SparkConf是一個關鍵的配置類，用來設置和管理Spark應用程序的各種參數。通過創建SparkConf對象，可以自定義Spark應用程序參數來定制應用程序的行為，以滿足不同的需求和環境。以下是關于SparkConf對象的詳細說明。

① 創建SparkConf對象。通過調用SparkConf()構造函數，可以創建一個新的SparkConf對象。這個構造函數接受一個可選的字典參數，用于指定默認的配置選項。

② 加載系統屬性。SparkConf對象會自動從Java系統屬性中加載所有以“spark.”為前綴的屬性。例如，如果在啟動JVM時設置了“-Dspark.app.name=MyApp”，那么可以使用SparkConf對象的“.get(＂spark.app.name＂)”方法獲取到“MyApp”。

③ 設置和獲取配置選項。可以使用“set(key, value)”方法來設置配置選項，使用get(key)方法來獲取配置選項的值。如果嘗試獲取一個未設置的配置選項，那么系統將會拋出一個異常。

④ 優先級規則。如果在創建SparkConf對象后使用set()方法設置了某個配置選項，那么該方法設置的值將優先于從系統屬性中加載的值。

⑤ 不可變性。一旦創建了SparkConf對象并將其傳遞給SparkContext，就不能再修改該對象。這是由于Spark需要確保在應用程序的整個生命周期中，配置參數保持一致。

⑥ 傳遞配置給SparkContext。在創建SparkContext對象時，需要傳入一個SparkConf對象。這樣，SparkContext就可以使用這些配置參數來初始化和運行Spark應用程序。

（3）PySpark廣播變量與累加器

在 Spark 中，為了支持并行處理，可以使用兩種類型的變量：廣播變量（Broadcast Variables）和累加器（Accumulators）。這兩種變量可以在集群的每個節點上運行任務時使用。

① 廣播變量。廣播變量用于在所有節點上保存數據的只讀副本。當需要在多個節點上使用相同的數據時，可以使用廣播變量來避免數據的重復傳輸。廣播變量在第一次使用時會被緩存在各個節點上，之后可以快速訪問而無需再次通過網絡傳輸。

② 累加器。累加器用于在集群中的多個節點上聚合信息。與廣播變量不同，累加器是可變的，可以進行關聯和交換操作。例如，可以使用累加器來實現計數器或求和操作。累加器的值會在任務執行過程中不斷更新，并最終返回給驅動程序。

總的來說，廣播變量主要用于在集群中共享只讀數據，而累加器用于在集群中進行信息聚合。

2.PySpark SQL模塊

PySpark SQL（pyspark.sql）模塊包含10個類，提供了類型、配置、DataFrame和許多其他功能的SQL函數和方法，PySpark SQL模塊相關類說明如表1-6所示。關于PySpark SQL模塊，在本書第3章中將進行詳細介紹。

3.PySpark Streaming模塊

PySpark Streaming（pyspark.streaming）模塊包含3個主要的類：StreamingContext、DStream、StreamingListener，也特別提供針對Flume、Kafka、Kinesis流數據處理的類，但這里只對前3個類進行說明，如表1-7所示。PySpark Streaming模塊將在本書第4章中做詳細介紹。