PySpark简明教程 02 pyspark实战入门例子

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-10-17 00:51 253阅读 0赞

*一个简单的例子带你进入pyspark的大门，对！我们的入门程序不是wordcount，也不是hello world。我们不一样、不一样。*

*目标：找到股息率大于3%的行业，将结果输出到指定目录。*

# 1 实验文件 #

文件为深圳股市的股息率统计(截止20210531)，[下载链接][Link 1]。列出了主要行业的分红情况，从中可以看出哪些是铁公鸡，哪些是现金奶牛。

准备工作，把这个文件上传到HDFS或其他『炫酷』的分布式文件系统。

为什么实验从这里开始，因为在通常情况下，我们要分析的数据都是海量的，都是在分布式文件系统里存着的。

一条命令将本地文件上传到HDFS

hadoop fs -put localfile /yourHdfsPath/0531/
    或者
    hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/yourHdfsPath/0531/

# 2 pyspark输入 #

找到spark的客户端，运行bin目录下的pyspark，打开pyspark的shell命令窗口。后续会介绍pyspark详细启动参数。

df = spark.read.format("csv").option("inferSchema","true").option("header","true").load("/yourHdfsPath/0531/")

备注：spark是内置变量，代表sparksession；这条命令见名知意，非常易懂，spark想读文件（read），目标文件csv格式的（format），额外的选择（option）：智能推测数据的类型（inferSchema=true），csv文件的第一行包行列名（header=true），加载（load）指定目录的文件。因为这是刚开始讲解，没必要纠结每个细节，只要直观感受一下就好，后续会详细解释每个『单词』的含义！

# 加载后的数据类型为DataFrame,类似于pandas的DataFrame但是略有区别。
    >>> type(df)
    <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>

输入的数据将变为DataFrame类型的数据，可以用pandas的DataFrame来类比理解。

本小节后续代码只是展示pyspark的能力，先不用深入理解，当然好学的人看完就已经会了。

不要说话先看代码

>>> df.printSchema()# 展示目标文件的数据类型，记住这个函数！
    root
     |-- 行业代码: string (nullable = true)
     |-- 行业名称: string (nullable = true)
     |-- 最新股息率: double (nullable = true)
     |-- 股票家数: integer (nullable = true)
     |-- 其中未分红家数: integer (nullable = true)
     |-- 最近一个月平均股息率: double (nullable = true)
     |-- 最近三个月平均股息率: double (nullable = true)
     |-- 最近六个月平均股息率: double (nullable = true)
     |-- 最近一年平均股息率: double (nullable = true)
    
    # 是不是很神奇，spark竟然能自动推断出double和integer类型，非常方便。

>>> df.show(10,False) #先展示10行试试
    +----+-----------------+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |行业代码|行业名称             |最新股息率|股票家数|其中未分红家数|最近一个月平均股息率|最近三个月平均股息率|最近六个月平均股息率|最近一年平均股息率|
    +----+-----------------+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |A   |农、林、牧、渔业         |1.53 |46  |24     |1.54      |1.51      |1.6       |1.57     |
    |B   |采矿业              |3.04 |80  |34     |2.99      |3.15      |3.23      |3.54     |
    |C   |制造业              |0.84 |2773|1095   |0.83      |0.84      |0.83      |0.88     |
    |D   |电力、热力、燃气及水的生产和供应业|2.3  |121 |36     |2.37      |2.35      |2.47      |2.49     |
    |E   |建筑业              |2.26 |102 |36     |2.27      |2.25      |2.29      |2.24     |
    |F   |批发和零售业           |1.11 |172 |69     |1.16      |1.19      |1.2       |1.14     |
    |G   |交通运输、仓储和邮政业      |1.57 |108 |28     |1.51      |1.5       |1.5       |1.45     |
    |H   |住宿和餐饮业           |0.59 |10  |6      |0.62      |0.65      |0.7       |0.8      |
    |I   |信息传输、软件和信息技术服务业  |0.47 |351 |139    |0.51      |0.5       |0.49      |0.46     |
    |J   |金融业              |3.06 |124 |33     |3.24      |3.17      |3.12      |3.06     |
    +----+-----------------+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    only showing top 10 rows
    
    
    >>> df.count() #查看目标文件有多少行数据
    19

查看高股息率的行业是哪个，你绝对想不到：房地产业是高股息率行业。

# 看到这里，对SQL熟悉的人要高兴了，pandas熟悉的人也会感觉很亲切。
    # 查看股息率最高的值是多少
    >>> df.selectExpr("max(`最近一个月平均股息率`)").show(10,False)
    +---------------+
    |max(最近一个月平均股息率)|
    +---------------+
    |3.72           |
    +---------------+
    
    # 查看高股息率对应的行业是哪个？竟然是房地产业
    >>> df.where("`最近一个月平均股息率`=3.72").show(10,False)
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |行业代码|行业名称|最新股息率|股票家数|其中未分红家数|最近一个月平均股息率|最近三个月平均股息率|最近六个月平均股息率|最近一年平均股息率|
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |K   |房地产业|3.12 |121 |40     |3.72      |3.71      |3.71      |3.42     |
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+

# 3 pyspark输出 #

# 过滤出股息率大于3的行业，然后将他们输出到指定目录
    >>> result = df.where("`最近一个月平均股息率`>3")
    >>> result.count()
    2
    >>> result.show(2,False)
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |行业代码|行业名称|最新股息率|股票家数|其中未分红家数|最近一个月平均股息率|最近三个月平均股息率|最近六个月平均股息率|最近一年平均股息率|
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    |J   |金融业 |3.06 |124 |33     |3.24      |3.17      |3.12      |3.06     |
    |K   |房地产业|3.12 |121 |40     |3.72      |3.71      |3.71      |3.42     |
    +----+----+-----+----+-------+----------+----------+----------+---------+
    >>> # 将DataFrame输出到HDFS某目录
    result.write.format("csv").mode("overwrite").option("path","/yourHdfsPath/0531_1").save()

同样，这条命令见名知意，pyspark编程和说话一样流畅。

[Link 1]: https://download.csdn.net/download/haohaizijhz/19669988