pyspark数据泄露问题

Pyspark Session 幽灵问题
本文介绍了一个关于Pyspark中Session未完全退出导致的数据串问题,并提供了解决方案,即在重启jupyter前使用spark.stop()来关闭sparksession。

问题:

最近遇到了一个很诡异的问题,运行pyspark程序的时候,有一个filter操作,每次运行的结果竟然不同。

 

试验环境:

两台服务器,一台起container,跑drive程序,用jupyter的方式连接到另外一台服务器上的pyspark集群。

运行过程中,由于算力有限,有时候会重启jupyter。

 

原因:

重启jupyter后,spark的session并没有完全退出,变成了幽灵。

再连接一个session后,session之间的数据就会串。

 

正确做法:

正确做法是每次重启jupyter前,应该使用spark.stop()关闭spark session。

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找Python中使用PySpark的相关内容 请问Python中PySpark的使用方法和示例”。这表示用户想了解PySpark在Python中的使用方法和示例。 我的系统级指令包括: 1. 所有行内学表达式必须使用$...$格式。 2. 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 此外,用户可见层指令是:回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 现在,用户提供了几个引用: - 引用[1]:介绍了PySpark的准备工作、创建SparkSession、数据数据处理、停止SparkSession,以及一个取csv数据的示例。 - 引用[2]:讨论了数据探索,如描述性统计、相关性分析,并提到drop_duplicates方法。 - 引用[3]:展示了另一种PySpark写法,如isNotNull和orderBy。 - 引用[4]:给出了count算子和saveAsTextFile算子的示例。 - 引用[5]:是一个分布式Llama的玩具示例,使用PySpark处理商品硬件推理。 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但在这个上下文中,没有显示上一次的问题或回答。所以,我应该基于当前问题回答。 用户的问题核心是:Python中PySpark的使用方法和示例。 因此,我需要根据这些引用和一般知识,构建一个结构清晰的回答。 **回答结构:** 1. **引言**:简要介绍PySpark是什么,为什么使用它。 2. **准备工作**:包括安装和设置环境。 3. **基本使用**:步骤如创建SparkSession、数据、处理数据等。 4. **示例**:提供一些代码示例,展示常见操作。 5. **高级功能**:简要提及数据探索、转换等。 6. **结尾**:总结并生成相关问题。 在回答中,我需要引用这些段落末尾添加引用标识。例如,如果我引用引用[1]的内容,就在末尾加[^1]。 **生成相关问题**:最后,我需要添加相关问题部分,类似于示例中的“相关问题”。 **使用中文**:整个回答必须用中文。 **学表达式**:用户的问题似乎不涉及学表达式,但如果需要,确保正确格式。例如,如果提到公式,用$...$或$$...$$。 现在,规划回答内容: - **引言**:基于引用[1],PySpark是Apache Spark的Python API,用于分布式大数据处理[^1]。 - **准备工作**:安装PySpark:pip install pyspark[^1]。 - **创建SparkSession**:使用SparkSession.builder[^1]。 - **数据**:如spark.read.csv[^1][^2]。 - **数据处理**:如groupBy、count、drop_duplicates[^1][^2][^3]。 - **示例**:提供完整示例代码,可能结合多个引用。 - 从引用[1]:取csv并groupBy。 - 从引用[2]:数据探索。 - 从引用[3]:过滤和排序。 - 从引用[4]:RDD操作如count。 - 从引用[5]:分布式处理示例(但这不是标准PySpark数据操作,可能不直接相关)。 - **结束**:停止SparkSession[^1]。 在引用时,确保自然地添加引用标识。 最后,生成相关问题,如: 1. PySpark与Pandas的区别是什么? 2. 如何进行性能优化? 3. 常见的数据处理操作有哪些? 确保回答真实可靠,基于引用和常识。 现在,起草回答。 </think> ### Python中PySpark的使用方法和示例 PySpark是Apache Spark的Python API,它允许开发人员使用Python编写分布式大数据处理应用程序,结合了Spark的高性能和Python的易用性。以下我将基于参考引用,逐步介绍PySpark的基本使用方法,并提供实际代码示例。整个过程包括准备工作、创建SparkSession、数据取、数据处理与分析、以及停止资源。确保已安装Python环境(建议Python 3.7+),并参考官方文档以获取最新信息。 #### 1. **准备工作:安装PySpark** 在使用PySpark前,需通过pip安装PySpark库。运行以下命令: ```bash pip install pyspark ``` 安装完成后,可导入相关模块开始使用[^1]。 #### 2. **创建SparkSession对象** SparkSession是PySpark的入口点,用于配置Spark应用。以下代码创建一个本地模式的应用: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("example-app") \ # 设置应用名称 .getOrCreate() # 获取或创建会话 ``` 这里,`.appName()`定义应用名称(例如用于集群监控),`.getOrCreate()`确保单例会话以避免资源浪费。本地模式(`local[*]`)使用所有可用核心,适用于开发和测试[^1][^4]。 #### 3. **数据** PySpark支持多种数据源,如CSV、JSON、Parquet等。以下示例取CSV文件: ```python # 取CSV文件,包含表头 df = spark.read.csv("test.csv", header=True, inferSchema=True) # 显示数据前5行 df.show(5) ``` - `header=True`表示第一行是列名。 - `inferSchema=True`自动推断数据类型(如整、字符串)[^1][^2]。 如果数据包含重复值,可使用`drop_duplicates()`清理: ```python df = df.drop_duplicates() # 删除重复行[^2] ``` #### 4. **数据处理与分析** PySpark提供丰富的数据处理API,包括过滤、聚合、排序等。以下是常见操作示例: - **基本过滤和排序**:使用`filter()`和`orderBy()`。 ```python # 过滤非空值并按升序排序 filtered_df = df.filter(df['mass'].isNotNull()) \ .orderBy(df['mass'].asc(), df['flipper'].desc()) filtered_df.show(5) # 显示前5行[^3] ``` - **聚合操作**:使用`groupBy()`和聚合函(如`count()`)。 ```python # 按列分组并统计频次 result = df.groupBy("column").count() result.show() # 显示结果[^1] ``` - **数据探索**:进行描述性统计或相关性分析。 ```python # 计算描述性统计(均值、标准差等) df.describe().show() # 或计算相关性 from pyspark.ml.stat import Correlation # 假设已有值列向量 correlation_matrix = Correlation.corr(df, "feature_vector").head() print(correlation_matrix[0]) # 打印相关矩阵[^2] ``` #### 5. **使用RDD进行低级操作** 除了DataFrame API,PySpark还支持弹性分布式数据集(RDD)进行更细粒度控制。以下示例展示RDD操作: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext import os # 设置Python环境路径(如需要) os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "your_python_path" # 例如:C:/Python310/python.exe[^4] # 创建SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_app") sc = SparkContext(conf=conf) # 创建RDD并执行操作 rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) # 从列表创建RDD count = rdd.count() # 计算元素量 print(count) # 输出:5 # 映射操作(例如:每个元素乘以2) mapped_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2) print(mapped_rdd.collect()) # 收集结果:[2, 4, 6, 8, 10][^4][^5] # 保存结果到文件 mapped_rdd.saveAsTextFile("output_dir") # 输出到文本文件[^4] ``` #### 6. **停止SparkSession** 使用完Spark资源后,必须手动停止以避免内存泄: ```python spark.stop() # 关闭SparkSession[^1] # 或对于SparkContext sc.stop() # 关闭SparkContext[^4] ``` #### 完整示例:取CSV、处理数据并输出结果 以下是一个端到端示例,结合了上述步骤: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("pyspark-demo").getOrCreate() # 数据 df = spark.read.csv("sales_data.csv", header=True, inferSchema=True) # 数据处理:删除重复、按产品分组统计销售额 clean_df = df.drop_duplicates() result = clean_df.groupBy("product").sum("sales").orderBy("sum(sales)", ascending=False) # 显示结果 result.show() # 停止会话 spark.stop() ``` 在此示例中,我们取销售数据,清理后计算各产品的总销售额并排序输出。 ### 总结 PySpark通过分布式计算显著提升了大数据处理效率,适合数据清洗、分析和机器学习任务。使用步骤包括:安装库、创建会话、数据、应用转换操作(如过滤或聚合),并最终释放资源。参考引用提供了具体示例,但实际应用中应根据数据规模调整配置(如集群模式)[^1][^2][^3][^4][^5]。
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