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深入解析DataFrame数据结构及用法

清洗相关的API

清洗相关的API:

1.去重API: dropDupilcates

2.删除缺失值API: dropna

3.替换缺失值API: fillna

去重API: dropDupilcates

dropDuplicates(subset):删除重复数据

1.用来删除重复数据,如果没有指定参数subset,比对行中所有字段内容,如果全部相同,则认为是重复数据,会被删除

2.如果有指定参数subset,只比对subset中指定的字段范围

删除缺失值API: dropna

dropna(thresh,subset):删除缺失值数据.

1.如果不传递参数,只要任意一个字段值为null,就会删除整行数据

2.如果只指定了subset,那么空值的检查,就只会限定在subset指定范围内

3.如果只指定了thresh,那么空值检查的这些字段中,至少需要有thresh(>=thresh)个字段的值不为空,才不会被删除

 替换缺失值API: fillna

fillna(value,subset):替换缺失值数据

1.value:必须要传递参数,指定填充缺失值的数据

2.subset:限定缺失值的替换范围

注意:

        value如果不是字典,那么就只会替换字段类型匹配的空值

        最常用的是value传递字典形式

# 直接基于DataFrame来处理
# 导包
import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, StructField
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的python解释器
"""
基于RDD转换DataFrame的方式

需求分析：

1- 将每行内容切分得到单个的单词

2- 组织DataFrame的数据结构

2.1- 有两列。一列是单词，一列是次数
"""

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    print('API的清洗')
    # 创建Sparksession对象
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName('api_etl_demo') \
        .master('local[*]') \
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    init_df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/pyspark_projects/02_spark_sql/data/clear_data.csv',
        sep=',',
        header=True,
        inferSchema=True,
        encoding='utf8'
    )
    # 查看数据
    init_df.show()
    init_df.printSchema()
    # 数据处理
    print('=' * 50)
    # 去重API:  dropDuplicates
    init_df.dropDuplicates().show()
    # 指定字段去重
    init_df.dropDuplicates(subset=['id', 'name']).show()

    print('=' * 50)
    # 删除缺失值的API:  dropna
    init_df.dropna().show()
    # 指定字段删除
    init_df.dropna(subset='name').show()
    init_df.dropna(subset=['name', 'age', 'address']).show()
    init_df.dropna(thresh=1, subset=['name', 'age', 'address']).show()
    init_df.dropna(thresh=2, subset=['name', 'age', 'address']).show()
    print('=' * 50)
    # 替换缺失值API
    init_df.fillna(9999).show()
    # value传递字典形式
    init_df.fillna(value={'id': 9999, 'name': '刘亦菲', 'address': '北京'}).show()
    # 释放资源
    spark.stop()

Spark SQL的Shuffle分区设置

Spark SQL底层本质上还是Spark的RDD程序，认为 Spark SQL组件就是一款翻译软件，用于将SQL/DSL翻译为Spark RDD程序, 执行运行

Spark SQL中同样也是存在shuffle的分区的,在执行shuffle分区后, shuffle分区数量默认为 200个,但是实际中, 一般都是需要调整这个分区的, 因为当数据量比较少的数据, 200个分区相对来说比较大一些, 但是当数据量比较大的时候, 200个分区显得比较小

调整shuffle分区的数量:

方案一(不推荐):直接修改spark的配置文件spark-defaults.conf,全局设置,默认值为200

修改设置 spark.sql.shuffle.partitions 20

方案二(常用,推荐使用):在客户端通过指令submit命令提交的时候动态设置shuffle的分区数量,部署上线的时候,基于spark-submit提交运行的时候

        "./spark-submit –conf "spark.sql.shuffle.partitions=20"

方案三(比较常用):在代码中设置,主要在测试环境中使用,一般部署上线的时候,会删除,优先级也是最高的,一般的使用场景是数据量未来不会发生太大的波动

sparksession.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions",20)

# 直接基于DataFrame来处理
# 导包
import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, StructField
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的python解释器
"""
1.2 直接基于DataFrame来处理

需求分析：

1- 将每行内容切分得到单个的单词

2- 组织DataFrame的数据结构

2.1- 有两列。一列是单词，一列是次数
"""

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    print('直接基于DataFrame来处理')
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) \
        .appName('dataFrame_world_count_demo') \
        .master('local[*]') \
        .getOrCreate()

    # 数据输入
    # text方式读取hdfs上的文件
    init_df = spark.read.text(paths='hdfs://node1:8020/source/word.txt')
    # # 查看数据
    # init_df.show()
    # # 打印dataframe表结构信息
    # init_df.printSchema()
    # 创建临时视图
    init_df.createTempView('words')
    # 数据处理
    """
    sparksql方式处理数据-子查询
    1.先切分每一行的数据
    2.使用炸裂函数获得一个word单词列
    3.使用子查询方式聚合统计每个单词出现的次数
    """
    spark.sql("""select word,count(*) as cnt 
    from (select explode(split(value,' ')) as word from words)
    group by word order by cnt desc
    """).show()
    """
       sparksql方式处理数据-侧视图
       1.先切分每一行的数据
       2.使用炸裂函数获得一个word单词列
       3.使用侧视图方式聚合统计每个单词出现的次数
       炸裂函数配合侧视图使用如下:
       格式:select 原表别名.字段名,侧视图名.字段名 from 原表 原表别名 lateral view explode(要炸开的字段)
       侧视图名 as 字段名
       """
    spark.sql("""select word,count(*) as cnt
    from words w 
    lateral view explode(split(value,' ')) t as word
    group by word order by cnt desc
    """).show()

    print('=' * 50)
    """
           DSL方式处理数据-方式一
           1.先切分每一行的数据
           2.使用炸裂函数获得一个word单词列
           3.调用API聚合统计单词个数再排序
    """
    init_df.select(
        F.explode(F.split('value', ' ')).alias('word')
    ).groupBy('word').count().orderBy('count', ascending=False).show()

    """
           DSL方式处理数据-方式二
           1.先切分每一行的数据
           2.使用炸裂函数获得一个word单词列
           3.调用API聚合统计单词个数再排序
           4.agg()：推荐使用，更加通用。执行聚合操作。如果有多个聚合，聚合之间使用逗号分隔即可
    """
    init_df.select(
        F.explode(F.split('value', ' ')).alias('word')
    ).groupBy('word').agg(
        F.count('word').alias('cnt'),
        F.max('word').alias('max_word'),
        F.min('word').alias('min_word'),
    ).orderBy('cnt', ascending=False).show()

    """
    DSL方式处理数据-方式三
        withColumnRenamed(参数1,参数2)：给字段重命名操作。参数1是旧字段名，参数2是新字段名
        withColumn(参数1,参数2)：用来产生新列。参数1是新列的名称；参数2是新列数据的来源
    """
    init_df.withColumn(
        'word',
        F.explode(F.split('value', ' '))
    ).groupBy('word').agg(
        F.count('word').alias('cnt'),
        F.max('word').alias('max_word'),
        F.min('word').alias('min_word')
    ).orderBy('cnt', ascending=False).show()

    # 数据输出
    # 是否资源
    spark.stop()

数据写出操作

统一的输出语法:

对应的简写API格式如下，以CSV为例：
init_df.write.csv(
    path='存储路径',
    mode='模式',
    header=True,
    sep='\t',
    encoding='UTF-8'
)

输出到本地文件

常用参数说明：
    1- path：指定结果数据输出路径。支持本地文件系统和HDFS文件系统
    2- mode：当输出目录中文件已经存在的时候处理办法
        2.1- append：追加。如果文件已经存在，那么继续在该目录下产生新的文件
        2.2- overwrite：覆盖。如果文件已经存在，那么就先将已有的文件清除，再写入进去
        2.3- ignore：忽略。如果文件已经存在，那么不执行任何操作
        2.4- error：报错。如果文件已经存在，那么直接报错。会报错AnalysisException: path     
                    file:xxx already exists.
        
    3- sep：字段间的分隔符
    4- header：数据输出的时候，是否要将字段名称输出到文件的第一行。推荐设置为True
    5- encoding：文件输出的编码方式

 

# 直接基于DataFrame来处理
# 导包
import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, StructField
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的python解释器
"""
基于RDD转换DataFrame的方式

需求分析：

1- 将每行内容切分得到单个的单词

2- 组织DataFrame的数据结构

2.1- 有两列。一列是单词，一列是次数
"""

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    print('数据输出本地文件')
    # 创建Sparksession对象
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName('api_etl_demo') \
        .master('local[*]') \
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    init_df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/pyspark_projects/02_spark_sql/data/clear_data.csv',
        sep=',',
        header=True,
        inferSchema=True,
        encoding='utf8'
    )
    # 数据处理
    result = init_df.where('age>20')
    # 数据查看
    result.show()
    result.printSchema()

    # 数据输出
    # 以csv格式输出,简写API
    result.write.csv(
        path='file:///export/data/pyspark_projects/02_spark_sql/data/output',
        mode='append',
        header=True,
        sep=',',
        encoding='utf8'
    )

    # 以json方式输出到本地文件系统,复杂API
    result.write \
        .format('json') \
        .option('encoding', 'utf8') \
        .mode('overwrite') \
        .save('file:///export/data/pyspark_projects/02_spark_sql/data/output_json')

数据输出到数据库

数据库的驱动包, 一般都是一些Jar包

如何放置【mysql-connector-java-5.1.41.jar】驱动包呢?  
    1- 放置位置一: 当spark-submit提交的运行环境为Spark集群环境的时候,以及运行模式为local, 默认从 spark的jars目录下加载相关的jar包,
        目录位置: /export/server/spark/jars
    
    2- 放置位置二: 当我们使用pycharm运行代码的时候, 基于python的环境来运行的, 需要在python的环境中可以加载到此jar包
        目录位置:
            /root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pyspark/jars/
    
    3- 放置位置三: 当我们提交选择的on yarn模式 需要保证此jar包在HDFS上对应目录下
        hdfs的spark的jars目录下:  hdfs://node1:8020/spark/jars
        

    请注意: 以上三个位置, 主要是用于放置一些 spark可能会经常使用的jar包, 对于一些不经常使用的jar包, 在后续spark-submit 提交运行的时候, 会有专门的处理方案:  spark-submit –jars  ….

将中文输出到了数据表中乱码
解决办法：
1- 数据库连接要加上：useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
2- 创建数据库的时候需要指定编码character set utf8

# 直接基于DataFrame来处理
# 导包
import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, StructField
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的python解释器
"""
基于RDD转换DataFrame的方式

需求分析：

1- 将每行内容切分得到单个的单词

2- 组织DataFrame的数据结构

2.1- 有两列。一列是单词，一列是次数
"""

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    print('API的清洗')
    # 创建Sparksession对象
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName('api_etl_demo') \
        .master('local[*]') \
        .getOrCreate()
    # 数据输入
    init_df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/pyspark_projects/02_spark_sql/data/clear_data.csv',
        sep=',',
        header=True,
        inferSchema=True,
        encoding='utf8'
    )
    # 数据处理
    result = init_df.where('age>20')
    # 数据查看
    result.show()
    result.printSchema()

    # 数据输出
    # 以csv格式输出,简写API
    result.write.jdbc(
        url='jdbc:mysql://node1:3306/day06?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8',
        table='student',
        mode='append',
        properties={'user': 'root', 'password': '123456'}
    )

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