Spark 第四章 Spark RDD 实验手册

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【实验手册版本】

当前版本号v20200317

实验4.1：RDD 的创建

【实验名称】

实验4.1：RDD 的创建

【实验目的】

• 掌握RDD的创建的方式

【实验原理】

略

【实验环境】

• Ubuntu 16.04
• Python 3
• PySpark
• spark 2.4.4
• Hadoop 2.7.3

【实验步骤】

1. 在/home/hadoop路径下创建一个文本文件，并命名为123.txt（注意替换123为你学号的后三位）。并输入以下内容，注意替换其中汉字为你个人学号后三位。

你学号后三位,997,953,932,877,453

2. 启动 hadoop，并把第一步创建的文本文件上传到 HDFS。

（1）启动 Hadoop

start-hdp.sh

（2）上传文本文件

hdfs dfs -mkdir -p /spark-exp4
hdfs dfs -put /home/hadoop/123.txt /spark-exp4/

（3）查看是否上传成功

hdfs dfs -ls /spark-exp4

3. 启动 PySpark 或 PyCharm 进行开发。

4. 使用文件创建RDD。（注意替换123为你学号的后三位）

r4 = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt")
r4.flatMap(lambda line:line.split(',')).collect()

5. 使用 HDFS 文件创建RDD。（注意替换123为你学号的后三位）

r5 = sc.textFile("hdfs://node0:8020/spark-exp4/123.txt")
r5.flatMap(lambda line:line.split(',')).collect()

6. 基于parallelize创建

distData = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
distData.getNumPartitions()

distData = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]，4)
distData.getNumPartitions()

实验4.2：常见RDD算子练习

【实验名称】

实验4.2：常见RDD算子练习

【实验目的】

• 掌握常用的 RDD

【实验原理】

略

【实验环境】

• Ubuntu 16.04
• Python 3
• PySpark
• spark 2.4.4
• Hadoop 2.7.3

【实验参考资料】

• 算子文档（官网英文）

【实验准备】

在Python开发环境默认只打印最后一行变量，如果需要把所有行的变量都打印，需要运行以下2行代码，每次打开环境只需要运行一次即可。

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

测试

sc.parallelize([1,2]).collect()
sc.parallelize([3,4]).collect()

【实验要求】

以下要求<补充代码>的部分，请各位同学补充相应的代码，并在实验报告内要记录以下题目的完整代码和输出。

（1）要求：使用 map 算子把以下 RDD 列表每个元素转为int类型，并且每个元素都加上1000，并输出结果。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
rdd.map(<补充代码>).collect()

（2）补充以下代码，使得输出符合要求。

rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5,6],3)
rdd2 = <补充代码>
rdd2.collect()

期望输出值

[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

（3）补充以下代码，使得输出每个分区元素累加总和。

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4],2)
def f(iterator): yield sum(iterator)
rdd.<补充代码>.collect()

期望输出值

[3,7]

提示：可以查下关于分区的算子

（4）补充以下代码，使得输出每个分区编号和元素累加总和。

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4],2)
def f<补充代码>
rdd.mapPartitionsWithIndex(f).collect()

期望输出值

[(0,[3]),(1,[7])]

提示：mapPartitionsWithIndex传进去的函数应该有2个参数。

（5）补充以下代码，输出个位数是7的元素。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
rdd.<补充代码>.collect()

提示：可以使用int()转换字符串为整形

（6）补充以下代码，使得重复的元素只保留1个进行输出。

sc.parallelize([1, 1, 1, 2, 3, 2, 3]).<补充代码>.collect()

提示：distinct 算子

（7）补充以下代码，求2个rdd的并集。

rdd1 = sc.parallelize([1, 1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([5, 3, 4, 6])
<补充代码>

期望输出值

[1,2,3,4,5,6]

提示：union和distinct的组合可以产生并集的效果，要注意输出结果的排序。

（8）补充以下代码，求2个rdd的交集。

rdd1 = sc.parallelize([1, 4, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize([5, 3, 4, 6])
<补充代码>

期望输出值

[3,4]

（9）补充以下代码，对List（列表）进行降序排序。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
<补充代码>

（10）补充以下代码，对列表元素key进行降序排序。

rdd = sc.parallelize([(101,'Mike'),(134,'John'),(123,'Mary')])
<补充代码>

期望输出值

[(134,'John'),(123,'Mary'),(101,'Mike')]

（11）补充以下代码，按照元组的第三个元素进行降序排序。

rdd = sc.parallelize([(101,'Mike',23),(134,'John',45),(123,'Mary',18)])
<补充代码>

期望输出值

[(134, 'John', 45), (101, 'Mike', 23), (123, 'Mary', 18)]

（12）补充以下代码，把列表中奇数和偶数分别分为2个区。

rdd1 = sc.parallelize([1, 1, 2, 3, 5, 8])
rdd1.groupBy(<补充代码>).map(<补充代码>).collect()

期望输出值

[(0, [2, 8]), (1, [1, 1, 3, 5])]

（13）以下代码都是把RDD数据重新分为2个区，每句执行多次，对比他们三者的结果是否一样。如果不一致是什么原因？

sc.parallelize([(1, 2), (2, 3), (3,4),(4,5),(5,6),(6,7)],3).partitionBy(2).glom().collect()

sc.parallelize([(1, 2), (2, 3), (3,4),(4,5),(5,6),(6,7)],3).repartition(2).glom().collect()

sc.parallelize([(1, 2), (2, 3), (3,4),(4,5),(5,6),(6,7)],3).coalesce(2).glom().collect()

（14）补充以下代码，返回所有元素的和。

sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]).reduce(<补充代码>)

（15）补充以下代码，返回所有key相同value的和。

sc.parallelize([（1, 2）,(3, 4), (3, 5),(1, 4)]).<补充代码>

期望输出值：

[(1, 6), (3, 9)]

（16）补充以下代码，计算元素的个数。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
rdd.<补充代码>

（17）补充以下代码，取前3个最大值，并按降序排列。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
rdd.<补充代码>

（18）补充以下代码，取每个分区的最大值，并计算分区最大值的和。

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5,6],2)
rdd.aggregate(<补充代码>)

（19）补充以下代码，把每个分区字符连接起来，分区与分区之间用空格隔开。

rdd = sc.parallelize(["H","e","l","l","o","F","r","a","n","k"],2)
rdd.aggregate(<补充代码>)

期望输出值

' Hello Frank'

（20）补充以下代码，对相同的key进行分组。

rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 3), ("a", 2), ("b", 4)])
rdd.<补充代码>.map(lambda x:<补充代码>)).collect()

期望输出值

[('b', [3, 4]), ('a', [1, 2])]

（21）补充以下代码，对value列表的每个元素的第一个字母转为大写。

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
def upperWordInList(list):
    r=[]
    for x in list:
        <补充把单词第一个字母转为大写代码>
    return r

rdd.<补充代码>.collect()

（22）补充以下代码，满足期望的输出值

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
rdd.<补充代码>.collect()

期望输出值：

[('fruites', 'apple'),
 ('fruites', 'banana'),
 ('fruites', 'lemon'),
 ('vegetables', 'tomato'),
 ('vegetables', 'cabbage')]

（23）补充以下代码，输出由key值组成的列表和value值组成的列表

rdd=sc.parallelize([(1, 2), (3, 4)])
rdd.<补充代码>.collect()
rdd.<补充代码>.collect()

期望输出值：

[1, 3]
[2, 4]

（24）补充以下代码，输出由key值对应value元素个数。

sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]).flatMapValues(lambda x:x).<补充代码>

期望输出值：

defaultdict(int, {'fruites': 3, 'vegetables': 2})

（25）补充以下代码，输出由key值对应value总和

rdd = sc.parallelize([ ("cat",2), ("cat", 5), ("mouse", 4),("cat", 12), ("dog", 12), ("mouse", 2)], 2)
rdd.aggregateByKey(<补充代码>).collect()

期望输出值：

[('mouse', 6), ('cat', 19), ('dog', 12)]

（26）补充以下代码，使用连接算子，使得代码输出符合期望值

x = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 4)])
y = sc.parallelize([("a", 2), ("a", 3)])
x.<补充代码>.collect()
x.<补充代码>.collect()
y.<补充代码>.collect()

[('a', (1, 2)), ('a', (1, 3))]
[('b', (4, None)), ('a', (1, 2)), ('a', (1, 3))]
[('b', (None, 4)), ('a', (2, 1)), ('a', (3, 1))]

（27）补充以下代码，使得输出值为一个字典类型。（注意替换123为你学号的后三位）

rdd = sc.textFile("/home/hadoop/123.txt").flatMap(lambda line:line.split(','))
rdd.map(lambda x:(x,x)).<补充代码>

期望输出值：

{'123': '123',
 '453': '453',
 '877': '877',
 '932': '932',
 '953': '953',
 '997': '997'}

（28）补充以下代码，使得输出值符合期望值。

rdd = sc.parallelize([("a",1),("b",1),("a", 1)])
rdd.<补充代码>.keys()
rdd.<补充代码>.items()

期望输出值：

dict_keys(['a', 'b'])
dict_items([('a', 2), ('b', 1)])

实验4.3：分析tomcat的访问日志，求访问量最高的两个网页

【实验名称】 实验4.3：分析tomcat的访问日志，求访问量最高的两个网页

【实验目的】

掌握RDD的应用

【实验资源】

https://pan.baidu.com/s/1nIbyAa19D-MlutP3DIh6bA#提取码dzi0

【实验原理】

使用 Spark 相应 API 进行开发实现

【实验环境】

• 操作系统：Ubuntu 16.04
• Spark：Spark2.x
• 开发环境：PyCharm 或 Jupitor Notebook

【实验要求】

Tomcat的访问日志文件为spark-exp04-tomcat-log.txt，格式如下：

（1）求出访问量最高的两个网页。要求输出以下格式： 网页名称，访问量

（2）请自行开发代码实现（可以参考第二章的 WordCount 的开发例子），并在实验报告附上思考过程，开发步骤，代码和结果。

实验4.4：使用Spark程序进行数据的清洗

【实验名称】 实验4.4：使用Spark程序进行数据的清洗

【实验目的】

掌握RDD的应用

【实验资源】

https://pan.baidu.com/s/1nIbyAa19D-MlutP3DIh6bA#提取码dzi0

【实验原理】

使用 Spark 相应 API 进行开发实现

【实验环境】

• 操作系统：Ubuntu 16.04
• Spark：Spark2.x
• 开发环境：PyCharm 或 Jupitor Notebook

【实验要求】

数据源spark-exp04-user-click-log.txt文件记录了用户点击的日志记录，但日志中存在不合规范的数据。请用Spark程序进程数据清洗，完成以下操作：

（1）过滤不满足6个字段的数据

（2）过滤URL为空的数据

（3）请自行开发代码实现，并在实验报告附上思考过程，开发步骤，代码和结果。

实验4.5：人口身高数据分析

【实验名称】 实验4.5：人口身高数据分析

【实验目的】

掌握RDD的应用

【实验资源】

https://pan.baidu.com/s/1nIbyAa19D-MlutP3DIh6bA#提取码dzi0

【实验原理】

使用 Spark 相应 API 进行开发实现

【实验环境】

• 操作系统：Ubuntu 16.04
• Spark：Spark2.x
• 开发环境：PyCharm 或 Jupitor Notebook

【实验要求】

文件spark-exp04-sample-people-info-10w.txt是某个地区的人口性别还有身高数据。三列分别是 ID，性别（M表示男，F表示女），身高 (cm)。要求

（1）统计出男女人数。

（2）男性中的最高，最低身高和平均身高。

（3）女性中的最高，最低身高和平均身高。

（4）请自行开发代码实现，并在实验报告附上思考过程，开发步骤，代码和结果。