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Spark Python API,通常称为PySpark,是Apache Spark与Python编程语言的接口,利用Python的简洁性和Spark的强大计算能力处理大规模数据。PySpark在数据科学和机器学习项目中广泛应用。将深入探讨PySpark API的关键概念和常见函数。1. SparkContext(SC):这是PySpark程序的核心,连接Spark集群并初始化所有其他组件。SparkConf()用于配置Spark,SparkContext(conf=conf)用于创建SparkContext实例。2. RDD(弹性分布式数据集):RDD是Spark中最基本的数据抽象,不可变、分区的记录集合。可以通过sc.parallelize()或sc.textFile()方法从现有数据源创建RDD。3. DataFrame和Dataset:DataFrame是基于RDD的优化存储结构,支持SQL查询和关系数据库操作。可通过sqlContext.read.format()读取CSV、JSON、Parquet等多种格式的数据。Dataset是DataFrame的类型安全版本,提供更丰富的编译时检查。4. 转换操作:RDD、DataFrame和Dataset支持多种转换操作,如map(), filter(), flatMap(), groupByKey(), reduceByKey(), join()和distinct()。这些转换定义了数据处理逻辑,只有在执行行动操作时才会计算。5. 行动操作:行动操作如count(), collect(), save()和take()会触发计算并返回结果。count()返回RDD元素数量,collect()将结果返回到驱动程序,save()将数据写入持久化存储。6. DataFrame和Dataset的操作:DataFrame提供了丰富的SQL查询功能,如select(), where(), groupBy()和agg()。
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