PySpark SparkContext

SparkContext 是任何 Spark 功能的入口点。当我们运行任何 Spark 应用程序时，启动一个驱动程序，它具有 main 函数，并在此处启动 SparkContext。然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。

SparkContext 使用 Py4J 启动 JVM 并创建 JavaSparkContext。默认情况下，PySpark 将 SparkContext 作为 'sc' 提供 ，因此创建新的 SparkContext 将不起作用。

以下代码块包含PySpark类的详细信息以及SparkContext可以采用的参数。

class pyspark.SparkContext (
   master = None,
   appName = None,
   sparkHome = None,
   pyFiles = None,
   environment = None,
   batchSize = 0,
   serializer = PickleSerializer(),
   conf = None,
   gateway = None,
   jsc = None,
   profiler_cls = <class 'pyspark.profiler.BasicProfiler'>
)

参数

以下是SparkContext的参数。

• Master - 它是连接到的集群的URL。
• appName - 您的工作名称。
• sparkHome - Spark安装目录。
• pyFiles - 要发送到集群并添加到PYTHONPATH的.zip或.py文件。
• environment - 工作节点环境变量。
• batchSize - 表示为单个Java对象的Python对象的数量。 设置1以禁用批处理，设置0以根据对象大小自动选择批处理大小，或设置为-1以使用无限批处理大小。
• serializer - RDD序列化器。
• Conf - L {SparkConf}的一个对象，用于设置所有Spark属性。
• gateway - 使用现有网关和JVM，否则初始化新JVM。
• JSC - JavaSparkContext实例。
• profiler_cls - 用于进行性能分析的一类自定义Profiler（默认为pyspark.profiler.BasicProfiler）。

在上述参数中，主要使用 master 和 appname 。任何PySpark程序的前两行如下所示：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "First App")

SparkContext示例 - PySpark Shell

现在你已经对SparkContext有了足够的了解，让我们在PySpark shell上运行一个简单的例子。在此示例中，我们将计算 README.md 文件中带有字符“a”或“b”的行 数 。那么，让我们说一个文件中有5行，3行有'a'字符，那么输出将是→ Line with a：3 。字符'b'也是如此。

注 - 我们不会在以下示例中创建任何SparkContext对象，因为默认情况下，当PySpark shell启动时，Spark会自动创建名为sc的SparkContext对象。 如果您尝试创建另一个SparkContext对象，您将收到以下错误 “ValueError：无法一次运行多个SparkContexts”。

<<< logFile = "file:///home/hadoop/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/README.md"
<<< logData = sc.textFile(logFile).cache()
<<< numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
<<< numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()
<<< print "Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs)
Lines with a: 62, lines with b: 30

SparkContext示例 - Python程序

让我们使用Python程序运行相同的示例。创建一个名为 firstapp.py 的Python文件，并在该文件中输入以下代码。

----------------------------------------firstapp.py---------------------------------------
from pyspark import SparkContext
logFile = "file:///home/hadoop/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/README.md"  
sc = SparkContext("local", "first app")
logData = sc.textFile(logFile).cache()
numAs = logData.filter(lambda s: 'a' in s).count()
numBs = logData.filter(lambda s: 'b' in s).count()
print "Lines with a: %i, lines with b: %i" % (numAs, numBs)
----------------------------------------firstapp.py---------------------------------------

然后我们将在终端中执行以下命令来运行此Python文件。我们将得到与上面相同的输出。

$SPARK_HOME/bin/spark-submit firstapp.py
Output: Lines with a: 62, lines with b: 30

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