pySpark学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pySpark学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

《Spark快速大数据分析》笔记

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
sc = SparkContext(conf = conf)

 

pyspark的初始化,也就是入口,setMaster是指定连接的集群,setAppName是指应用名

 

有时候,我们希望对每个输入元素生成多个输出元素。实现该功能的操作叫作 flatMap()
map() 类似,我们提供给 flatMap() 的函数被分别应用到了输入 RDD 的每个元素上。不
过返回的不是一个元素, 而是一个返回值序列的迭代器。

 

我们在图 3-3 中阐释了 flatMap() map() 的区别。你可以把 flatMap() 看作将返回的迭代器
“拍扁”,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的 RDD,而不是一个由列表组成的 RDD
3-3RDD flatMap() map() 的区别

 

 

 

这一段没看懂:

 

 

 

 

以上是关于pySpark学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

3 pyspark学习---sparkContext概述

用 PySpark ML 构建机器学习模型

PySpark ML——分布式机器学习库

pyspark 学习 Tips

pyspark3.0.0+spark3.0.0学习01(RDD的创建,RDD算子(常用Transformation算子 常用Action算子 分区操作算子)的学习及应用)

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