【分散処理】PySpark ~ 入門編 ~

■ はじめに

https://dk521123.hatenablog.com/entry/2019/11/14/221126

の続き。

PySpark を使って、データ処理をすることになったので、メモする。

目次

【1】関連用語
 1)RDD(Resilient Distributed Dataset)
 2)DataFrame
【2】サンプル
 例1:テキストデータの読み込み

【1】関連用語

1)RDD(Resilient Distributed Dataset)
2)DataFrame

1)RDD(Resilient Distributed Dataset)

* 大規模データセットを操作するオブジェクト
 => このRDDによって、データおよび処理を分散する(っと理解。。。)

* Resilient Distributed Dataset = 耐障害分散データセット

cf. Resilient(レジリエント)
 = 回復力のある
 =  able to become strong, happy, or successful again after a difficult situation or event 

2)DataFrame

以下の関連記事を参照のこと

PySpark ~ DataFrame / データ操作編 ~
https://dk521123.hatenablog.com/entry/2020/01/04/150942
PySpark ~ DataFrame / テーブル・項目操作編 ~
https://dk521123.hatenablog.com/entry/2020/05/18/154829

【2】サンプル

例1:テキストデータの読み込み

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.types import TimestampType


def main():
  # SparkContextオブジェクトを生成
  #  => SparkContextで Sparkアプリケーション全体を通して
  #    状態を保持・管理する
  spark_context = SparkContext()
  # ファイルをRDDとして取得
  rdd = spark_context.textFile("./test.csv")

  # 先頭行を取得
  first_row = rdd.first()
  print('************')
  print(first_row)
  print('************')

  # スキーマを定義
  # http://mogile.web.fc2.com/spark/sql-ref-datatypes.html
  schema = StructType(
    [
      StructField('id', IntegerType(), False),
      StructField('name', StringType(), False),
      StructField('height', DoubleType(), True),
      StructField('datetime', TimestampType(), True),
    ]
  )
  
  spark = SparkSession(spark_context)
  data_frame = spark.read \
    .option("header", "False") \
    .format("csv") \
    .schema(schema) \
    .csv(rdd)
  data_frame.show()

  # Count from data frame
  mike_count = data_frame.filter(data_frame['name'] == "Mike").count()
  print('++++++++++')
  print(f'Count of Mike is {mike_count}')
  print('++++++++++')
  # Count from RDD
  sam_count = rdd.filter(lambda row: 'Sam' in row).count()
  print('++++++++++')
  print(f'Count of Sam is {sam_count}')
  print('++++++++++')

if __name__ == '__main__':
  main()

test.csv

100,Mike,179.6,2018-03-20 10:41:20
101,Sam,167.9,2018-03-03 11:32:34
102,Kevin,189.2,2018-01-28 20:20:11

出力結果

************
100,Mike,179.6,2018-03-20 10:41:20
************
+---+-----+------+-------------------+
| id| name|height|           datetime|
+---+-----+------+-------------------+
|100| Mike| 179.6|2018-03-20 10:41:20|
|101|  Sam| 167.9|2018-03-03 11:32:34|
|102|Kevin| 189.2|2018-01-28 20:20:11|
+---+-----+------+-------------------+

++++++++++
Count of Mike is 1
++++++++++
++++++++++
Count of Sam is 1
++++++++++

参考文献

https://tech.jxpress.net/entry/pyspark-nyumon
https://qiita.com/t-yotsu/items/f15057f131a1b1ec6864
https://qiita.com/taka4sato/items/4ab2cf9e941599f1c0ca

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