目录
PySpark实战笔记系列第三篇
- 10-用PySpark建立第一个Spark RDD(PySpark实战笔记系列第一篇)
- 11-pyspark的RDD的变换与动作算子总结(PySpark实战笔记系列第二篇))
- 12-pyspark的RDD算子注意事项总结(PySpark实战笔记系列第三篇)
相近算子异同总结
相近变换算子异同
foreach和foreachPartition
- 在应用foreachPartition操作时，定义的函数f在函数体中打印值时，需要用for x in iter进行循环。foreach操作则可直接用print(x)打印
- 一般来说，利用foreachPartition效率比foreach要高，foreachPartitions操作是一次性处理一个partition的数据。
fold和reduce
- fold函数和reduce函数功能是相同的，差别在于fold可以提供一个初始值来进行聚合
- eg：有四个元素[1,2,3,4]，reduce是直接把四个元素累加，即sum；fold则可以设定一个初始值，再进行累加，比如初始值是10，则就是10+1+2+3+4这样的累加。
coalesce和repatition
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repartition()方法就是coalesce()方法shuffle为true的情况。
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如果要减少分区数量，建议采用rdd.coalesce(numPartitions, false)方法，这样可以避免shuffle导致数据混洗，从而提高计算效率！
【备注】：在实际计算中，有时可能需要重新设置RDD的分区数量，如果要处理的数据量小，那么默认的分区可能比较多，这就可能导致计算速度比较慢（不同分区之间的任务调度时间比计算数据本身耗时），因此在计算过程中，可以设置一个比较合理的分区数，从而提高计算效率。
相近动作算子异同
cache和persist
- rdd.cache()在RDD对象上进行缓存操作，后续的RDD操作会直接从内存中加载数据进行计算
- 缓存操作rdd.persist(storageLevel)，它可以指定存储级别storageLevel。
算子注意事项
需要注意的变换算子
- takeSample操作：会将RDD整个加载到driver端的内存中，因此takeSample操作应用需在RDD数据不大的情况下。
- randomSplit操作：这种随机分割在一些数据挖掘或者机器学习算法中非常有用，由于这些算法需要数据的训练集合和测试集合，因此需要把总的数据集合进行随机切分，比如70%用于训练，30%用于测试。
- Python 3+环境下，在Spark集群上使用distinct()、reduceByKey()和join()等几个函数时，可能会触发PYTHONHASHSEED异常，即Randomness of hash of string should be disabledvia PYTHONHASHSEED，此时可以在在spark-defaults.conf设置spark.executorEnv.PYTHONHASHSEED=0。
- cartesian操作：如果rdd1和rdd2元素个数比较多，直接进行cartesian计算可能会出现内存不足的情况。
需要注意的动作算子
- collect操作：对于少量RDD数据的观察非常有用，海量会引起内存不足等情况。因为collect操作会将RDD数据汇总到一处，如果数据量非常大，那么可能会出现内存不足等情况，因此不适合海量数据的查看。
- saveAsTextFile操作：数据保存当设定的目录不存在时，执行此操作则会报错。生成的数据是多个文件组成的。
参考文档：
- https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.html
- 《Python大数据处理库PySpark实战》
刚开始接触，请多指教，欢迎留言交流！
