Python操作Spark常用命令指南

2026-02-04 14:18:49 作者：AZ-直到世界的尽头

Python操作Spark的常用命令指南,涵盖从环境配置到数据分析的核心操作,本文介绍了如何使用PySpark进行环境配置和核心操作,包括数据读写、处理与转换、聚合与高级分析,以及运行SQL查询和性能优化,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

Python操作Spark的常用命令指南，涵盖从环境配置到数据分析的核心操作。

一、环境配置与Spark初始化

PySpark是Apache Spark的Python API，它结合了Python的易用性和Spark的分布式计算能力。

1. 安装与基础导入

# 安装PySpark
!pip install pyspark
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F  # 常用函数
import pyspark.sql.types as T      # 数据类型

2. 创建SparkSession
SparkSession是与Spark集群交互的统一入口点，绝大多数操作都从这里开始。

spark = SparkSession.builder \
    .appName("MySparkApp") \    # 设置应用名称
    .config("spark.driver.memory", "2g") \  # 配置参数（可选）
    .getOrCreate()

3. 基础环境检查

# 检查Spark版本
print(spark.version)
# 查看当前配置
print(spark.conf.getAll())
# 列出数据库和表
spark.sql("SHOW DATABASES").show()
spark.sql("USE your_database")  # 切换数据库
spark.sql("SHOW TABLES").show()

二、核心操作：数据读写

1. 创建DataFrame
有多种方式创建DataFrame，这是Spark中的核心数据结构。

# 方式1：从Python列表创建
data = [("Alice", 29), ("Bob", 35)]
columns = ["name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, schema=columns)
# 方式2：指定详细模式（Schema）
schema = T.StructType([
    T.StructField("name", T.StringType(), True),
    T.StructField("age", T.IntegerType(), True)
])
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)

2. 从文件读取数据
PySpark支持CSV、Parquet、JSON等多种格式。

# 读取CSV文件（常用）
df = spark.read.csv(
    "path/to/file.csv",
    header=True,        # 第一行作为列名
    inferSchema=True    # 自动推断列类型
)
# 读取Parquet文件（列式存储，高效）
df = spark.read.parquet("path/to/file.parquet")
# 读取JSON文件
df = spark.read.json("path/to/file.json")

3. 数据写入与保存

# 保存为Parquet格式（推荐，压缩率高）
df.write.mode("overwrite").parquet("output_path.parquet")
# 保存为CSV格式
df.write.mode("overwrite") \
    .option("header", True) \
    .csv("output_path.csv")
# 保存为Spark表（可在集群中持久化）
df.write.saveAsTable("table_name")

三、数据处理与转换

数据处理的核心是对DataFrame进行列和行的操作。

1. 列操作

# 选择特定列
df.select("name", "age").show()
# 创建新列（示例：年龄加1）
df = df.withColumn("age_plus_one", F.col("age") + 1)
# 重命名列
df = df.withColumnRenamed("old_name", "new_name")
# 更改列类型（示例：整型转字符串）
df = df.withColumn("age_str", F.col("age").cast(T.StringType()))
# 删除列
df = df.drop("column_to_remove")

2. 行操作（过滤与排序）

# 过滤行（示例：年龄大于30）
df_filtered = df.filter(F.col("age") > 30)
# 等价写法
df_filtered = df.where(df["age"] > 30)
# 排序
df_sorted = df.orderBy(F.col("age").desc())  # 按年龄降序

3. 处理缺失值

# 删除包含任何空值的行
df_clean = df.dropna()
# 填充缺失值（示例：用0填充特定列）
df_filled = df.fillna({"age": 0, "name": "Unknown"})

四、数据聚合与高级分析

1. 分组与聚合
这是数据分析中最常用的操作之一。

# 基础分组聚合（示例：按部门计算平均工资）
df.groupBy("department").agg(
    F.avg("salary").alias("avg_salary"),
    F.count("*").alias("employee_count")
).show()

2. 连接（Join）操作
用于合并两个DataFrame。

# 假设有另一个部门信息表df_dept
df_joined = df.join(
    df_dept, 
    on="department_id",  # 连接键
    how="inner"          # 连接方式：inner, left, right, outer等
)

3. 窗口函数
用于计算排名、移动平均等高级分析。

from pyspark.sql.window import Window
# 定义窗口：按部门分区，按工资降序
window_spec = Window.partitionBy("department").orderBy(F.col("salary").desc())
# 计算部门内工资排名
df.withColumn("salary_rank", F.rank().over(window_spec)).show()

4. 用户自定义函数（UDF）
当内置函数无法满足需求时使用。

from pyspark.sql.functions import udf
# 定义Python函数
def categorize_age(age):
    return "Young" if age < 30 else "Senior"
# 注册为UDF（需指定返回类型）
categorize_udf = udf(categorize_age, T.StringType())
# 应用UDF
df.withColumn("age_group", categorize_udf(F.col("age"))).show()

五、在PySpark中运行SQL查询

你可以直接在PySpark中执行SQL语句，这为熟悉SQL的用户提供了便利。

# 将DataFrame注册为临时视图
df.createOrReplaceTempView("people")
# 执行SQL查询
result = spark.sql("""
    SELECT department, AVG(salary) as avg_sal
    FROM people 
    WHERE age > 25
    GROUP BY department
    ORDER BY avg_sal DESC
""")
result.show()

六、性能优化与最佳实践

避免数据混洗：groupBy、join等操作可能导致数据在节点间大量移动，应尽量减少这类操作或提前过滤数据。
选择合适的数据格式：生产环境中，Parquet通常是比CSV更好的选择，因为它支持列式存储和谓词下推，能显著提高查询性能。
利用缓存：对需要多次使用的中间结果进行缓存。

df.cache()  # 将DataFrame缓存到内存
df.unpersist()  # 使用后释放缓存

及时关闭会话：处理完成后关闭SparkSession以释放资源。

spark.stop()

七、一个完整的示例

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
# 1. 初始化
spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()
# 2. 读取数据
df = spark.read.csv("sales.csv", header=True, inferSchema=True)
# 3. 数据处理
result = (df
    .filter(F.col("amount") > 100)           # 筛选大额交易
    .groupBy("region", "product")            # 按地区和产品分组
    .agg(F.sum("amount").alias("total_sales")) # 计算总销售额
    .orderBy(F.col("total_sales").desc())    # 按销售额降序排序
)
# 4. 输出
result.show()
result.write.mode("overwrite").parquet("sales_summary.parquet")
# 5. 清理
spark.stop()

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