Các mẹo nhỏ về Spark - mu88 mu88 casino

Một số kinh nghiệm sử dụng cơ bản của Spark

Trong quá trình làm việc, tôi đã học cách sử dụng Spark để phân tích dữ liệu, chủ yếu thông qua giao diện Python của nó. Đầu tiên, bạn cần khởi tạo một phiên ứng dụng Spark bằng lệnh pyspark.SparkContext(appName=xxx). Đây là bước thiết lập ban đầu cho một phiên làm việc hoặc phiên session với Spark. Lưu ý rằng mỗi lần chỉ có thể khởi tạo một phiên duy nhất, và đối tượng được trả về sẽ cho phép bạn gọi các phương thức khác nhau.

Một trong những phương thức quan trọng là textFile(path) dùng để đọc file văn bản. File này có thể nằm trên hệ thống phân tán HDFS hoặc cũng có thể là file văn bản thông thường. Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng cluster Spark thì file phải tồn tại trên tất cả các node trong cluster, nếu không quá trình đọc sẽ thất bại. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng phương thức parallelize để chuyển đổi tập hợp dữ liệu từ Python thành RDD (Resilient Distributed Dataset), đây là dạng trừu tượng hóa dữ liệu cơ bản trong Spark. Dựa trên RDD này, bạn có thể thực hiện các phép tính luồng dữ liệu như map-reduce một cách rất thuận tiện.

Ví dụ đơn giản về MapReduce đếm từ

1234

| ``` textFile = sc.parallelize([(1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1),(1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (5,1)])data = textFile.reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()for _ in data: print(_)

---|---

### Kết quả

12345

| ```
(3, 2)(1, 2)(4, [bóng đá trực tiếp](/blog/c863092d5c0af206.html)  2)(2, 2)(5, 2)

---|---

Trong ví dụ trên, chúng ta đã sử dụng phương thức reduceByKey để tổng hợp giá trị theo từng khóa. Kết quả cuối cùng là một danh sách các cặp khóa-giá trị, trong đó giá trị đã được cộng dồn lại theo từng khóa tương ứng. Điều này minh họa cách Spark xử lý dữ liệu phân tán một cách hiệu quả thông qua các phép toán RDD.

Hy vọng bài viết này giúp ích ceo nhà cái cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về Spark!