1.7学习总结：pyspark实例WordCount

一：pyspark

　　Apache Spark是用 Scala编程语言 编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言中的 RDD 。正是由于一个名为 Py4j 的库，他们才能实现这一目标。

　　PySpark提供了 PySpark Shell ，它将Python API链接到spark核心并初始化Spark上下文。今天，大多数数据科学家和分析专家都使用Python，因为它具有丰富的库集。将Python与Spark集成对他们来说是一个福音。

　　Pyspark运行在虚拟机中。

二：启动pyspark的方式

　　Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的Master Url值，这个值可以有以下几种：

　　1.local模式，用于开发测试，其参数详解如下：

　　　　

　　2. Yarn模式，生成环境下使用该模式，统一使用Yarn进行整个集群作业（MR、Spark）的资源调度，其参数详解如下：

　　　　

　　3.mesos模式

　　　　

　　4.Standalone模式，是Spark自带的，如果一个集群是Standalone的话，那么就需要在多台机器上同时部署spark环境，只要修改一台机器配置，就要同步到所有的机器上去，比较麻烦，生产环境中不采取。

　　进入spark的安装目录后输入./bin/pyspark,这个命令后面可以接以上各种参数，什么都不写的话默认local模式

三：实例WordCount

　　要求：读取一个文件，统计文件中a与b的个数

from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf=SparkConf().setMaster("local").setAppNmae("My App")
sc=SparkContext(conf=cof)
logFile="file:\usera.txt"
logData=sc.textFile(logFile,2).cache()
numAs=logData.filter(lambda line:'a'in line).count()
numBs=logData.filter(lambda line:'b'in line).count()
print(numAs,numBs)

四：遇到的问题

　　4.1 开启pyspark时报错：java.ConnectException:Connection refused

　　　　错误原因：未开启hadoop

　　　　解决方式：开启hadoop 命令：start-all.sh

　　4.2  Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext错误

　　　　错误原因：之前已经开启过一个SparkContext

　　　　解决方式：关闭这个SparkContext  代码：sc.stop()

五：相关视频链接

　　https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=18