pyspark创建RDD数据、RDD转DataFrame以及保存

pyspark创建RDD的方式主要有两种，一种是通过spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile读取生成RDD数据；另一种是通过spark.sparkContext.parallelize创建RDD数据。

1. 首先导入库和进行环境配置（使用的是linux下的pycharm）

import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType
from pyspark.sql import HiveContext

os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"  #多个python版本时需要指定

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("SparkOnHive").enableHiveSupport().getOrCreate()

2. 创建RDD数据，这里采用的是第二种方式

data = [('Alex','male',3),('Nancy','female',6),['Jack','male',9]] # mixed，可以元组、列表或者混合，子元素的长度也不一定要一样
rdd_ = spark.sparkContext.parallelize(data)
print(type(rdd_))
# support: list	upledict or mixed them
print(rdd_.take(2))
rdd_collect = rdd_.collect()
print(rdd_collect)
print(rdd_collect[1])

如下，混合也是可行的，但是长度不一致时，就不能直接转成DataFrame了，否则会出现： ValueError: Length of object (2) does not match with length of fields (3)

data = [('Alex','male',3),['Nancy',6],{'sport':'tennis'}] # 混合，长度也不一致，相当于RDD把每一行当做一整个元素了
rdd_ = spark.sparkContext.parallelize(data)
print(type(rdd_))
# support: list	upledict or mixed them
print(rdd_.take(2))
rdd_collect = rdd_.collect()
print(rdd_collect)
print(rdd_collect[1])

3. 如果RDD要直接转成DataFrame，使用spark.createDataFrame，则子元素长度要一致，例如：

data = [('Alex','male',3),('Nancy','female',6),['Jack','male',9]] # mixed
rdd_ = spark.sparkContext.parallelize(data)

# schema
schema = StructType([
        # true代表不为空
        StructField("name", StringType(), True),
        StructField("gender", StringType(), True),
        StructField("num", StringType(), True)
    ])
df = spark.createDataFrame(rdd_, schema=schema)  # working when the struct of data is same.
print(df.show()) 

其中，DataFrame和hive table的相互转换可见：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12494024.html

4. RDD数据的保存：saveAsTextFile，如下 repartition 表示使用一个分区，后面加上路径即可

rdd_.repartition(1).saveAsTextFile(r'some_path') 

5. DataFrame数据的保存：通过路径进行设置

# save
file_path = r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.csv'
df.write.csv(path=file_path, header=True, sep=',', mode='overwrite')

file_path_2 = r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.parquet'
df.write.parquet(path=file_path_2, mode='overwrite')

6. 读取以上保存的csv和parquet文件

dt1 = spark.read.csv(r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.csv', header=True)
print(dt1.show())
print('11111111')
#
dt1 = spark.read.parquet(r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.parquet')
print(dt1.show())
print('22222222')

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