Spark Python API接口介绍
由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。
Spark Core常用接口
Spark主要使用到如下这几个类：
- pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供Spark的各种功能，如连接Spark集群、创建RDD、广播变量等。
- pyspark.SparkConf：Spark应用配置类。如设置应用名称，执行模式，executor内存等。
- pyspark.RDD（Resilient Distributed Dataset）：用于在Spark应用程序中定义RDD的类，该类提供数据集的操作方法，如map，filter。
- pyspark.Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。
- pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。
- pyspark.sql.SQLContext：是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。
- pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。
- pyspark.sql.DataFrameNaFunctions：DataFrame中处理数据缺失的函数。
- pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：DataFrame中统计功能的函数，可以计算列之间的方差，样本协方差等。
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方法 |
说明 |
|---|---|
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map(f, preservesPartitioning=False) |
对调用map的RDD数据集中的每个element都使用Func，生成新的RDD。 |
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filter(f) |
对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 |
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flatMap(f, preservesPartitioning=False) |
先对RDD所有元素调用Func，然后将结果扁平化，生成新的RDD。 |
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sample(withReplacement, fraction, seed=None) |
抽样，返回RDD一个子集。 |
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union(rdds) |
返回一个新的RDD，包含源RDD和给定RDD的元素的集合。 |
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distinct([numPartitions: Int]): RDD[T] |
去除重复元素，生成新的RDD。 |
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groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] |
返回(K,Iterable[V])，将key相同的value组成一个集合。 |
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reduceByKey(func, numPartitions=None) |
对key相同的value调用Func。 |
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sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=function <lambda>) |
按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型。 |
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join(other, numPartitions) |
当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 |
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cogroup(other, numPartitions) |
将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K, (Iterable[V], Iterable[W]))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 |
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cartesian(other) |
返回该RDD与其它RDD的笛卡尔积。 |
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API |
说明 |
|---|---|
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reduce(f) |
对RDD中的元素调用Func。 |
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collect() |
返回包含RDD中所有元素的一个数组。 |
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count() |
返回的是dataset中的element的个数。 |
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first() |
返回的是dataset中的第一个元素。 |
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take(num) |
返回前num个elements。 |
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takeSample(withReplacement, num, seed) |
takeSample(withReplacement，num，seed)对dataset随机抽样，返回由num个元素组成的数组。withReplacement表示是否使用replacement。 |
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saveAsTextFile(path, compressionCodecClass) |
把dataset写到一个text file、HDFS或者HDFS支持的文件系统中，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。 |
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saveAsSequenceFile(path, compressionCodecClass=None) |
只能用在key-value对上，然后生成SequenceFile写到本地或者hadoop文件系统。 |
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countByKey() |
对每个key出现的次数做统计。 |
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foreach(func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数。 |
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countByValue() |
对RDD中每个不同value出现的次数进行统计。 |
Spark Streaming常用接口
Spark Streaming中常见的类有：
- pyspark.streaming.StreamingContext：是Spark Streaming功能的主入口，负责提供创建DStreams的方法，入参中需要设置批次的时间间隔。
- pyspark.streaming.DStream：是一种代表RDDs连续序列的数据类型，代表连续数据流。
- dsteam.PariDStreamFunctions：键值对的DStream，常见的操作如groupByKey和reduceByKey。
对应的Spark Streaming的JAVA API是JavaStreamingContext，JavaDStream和JavaPairDStream。
Spark Streaming的常见方法与Spark Core类似，下表罗列了Spark Streaming特有的一些方法。
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方法 |
说明 |
|---|---|
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socketTextStream(hostname, port, storageLevel) |
从TCP源主机：端口创建一个输入流。 |
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start() |
启动Spark Streaming计算。 |
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awaitTermination(timeout) |
当前进程等待终止，如Ctrl+C等。 |
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stop(stopSparkContext, stopGraceFully) |
终止Spark Streaming计算，stopSparkContext用于判断是否需要终止相关的SparkContext，StopGracefully用于判断是否需要等待所有接收到的数据处理完成。 |
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UpdateStateByKey(func) |
更新DStream的状态。使用此方法，需要定义State和状态更新函数。 |
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window(windowLength, slideInterval) |
根据源DStream的窗口批次计算得到一个新的DStream。 |
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countByWindow(windowLength, slideInterval) |
返回流中滑动窗口元素的个数。 |
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reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval) |
当调用在DStream的KV对上，返回一个新的DStream的KV对，其中每个Key的Value根据滑动窗口中批次的reduce函数聚合得到。 |
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join(other,numPartitions) |
实现不同的Spark Streaming之间做合并操作。 |
SparkSQL常用接口
Spark SQL中在Python中重要的类有：
- pyspark.sql.SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。
- pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。
- pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。
- pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：统计功能中一些函数。
- pyspark.sql.functions：DataFrame中内嵌的函数。
- pyspark.sql.Window：sql中提供窗口功能。
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方法 |
说明 |
|---|---|
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collect() |
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 |
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count() |
返回DataFrame中的行数。 |
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describe() |
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 |
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first() |
返回第一行。 |
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head(n) |
返回前n行。 |
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show() |
用表格形式显示DataFrame。 |
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take(num) |
返回DataFrame中的前num行。 |
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方法 |
说明 |
|---|---|
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explain() |
打印出SQL语句的逻辑计划和物理计划。 |
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printSchema() |
打印schema信息到控制台。 |
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registerTempTable(name) |
将DataFrame注册为一张临时表，命名为name，其周期和SQLContext绑定在一起。 |
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toDF() |
返回一个列重命名的DataFrame。 |
