RDD 연산

Contents

1 RDD(Resilient Distributed Dataset)

2 Transformation

2.1 textFile()

2.2 map()

2.3 union()

2.4 filter()

3 Action

3.1 take()

3.2 collection()

작성 중..

pyspark를 사용할 때 되도록 built-in 함수를 사용하는 것이 좋다.
그렇지 않으면 JVM을 왔다갔다 하는 오버헤드가 발생할 수 있다.

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1 RDD(Resilient Distributed Dataset) #

• 분산되어 있는 변경 불가능(immutable)한 객체 모음
  
• 클러스터의 여러 노드에 여러 파티션으로 나뉨
  
  

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2 Transformation #

RDD를 만든다. 하지만, 즉시 수행되지 않고 "액션"을 수행할 때에 비로소 실행된다.

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2.1 textFile() #

c:\data\test.txt파일을 2개의 파티션을 나눠 RDD를 만든다.

lines = sc.textFile("c:\\data\\test.txt", 2)
lines.collect()

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2.2 map() #

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2.3 union() #

2개의 RDD 합치기, 아래 예제는 3개의 RDD 합치기

lines1 = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
lines2 = sc.parallelize(['d', 'e', 'f'])
lines3 = sc.parallelize(['g', 'h', 'i'])
lines = lines1.union(lines2).union(lines3)
for line in lines.collect():
	print(line)

결과

>>> lines1 = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
>>> lines2 = sc.parallelize(['d', 'e', 'f'])
>>> lines3 = sc.parallelize(['g', 'h', 'i'])
>>> lines = lines1.union(lines2).union(lines3)
>>> for line in lines.collect():
...     print(line)
...
a
b
c
d
e
f
g
h
i
>>>

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2.4 filter() #

필터

lines = sc.parallelize(['가지', '무', '배추', '상추'])
choo = lines.filter(lambda x: "추" in x)
choo.collect()

결과

>>> lines = sc.parallelize(['가지', '무', '배추', '상추'])
>>> choo = lines.filter(lambda x: "추" in x)
>>> choo.collect()
['배추', '상추']
>>>

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3 Action #

액션은 RDD에 어떤 처리를 하여 결과를 리턴한다. 리턴은 드라이버 프로그램이나 HDFS같은 외부 스토리지에 저장한다.

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3.1 take() #

take(2)는 RDD에서 2개 불러오라는 것

lines = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
for line in lines.take(2):
	print(line)

결과

>>> lines = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
>>> for line in lines.take(2):
...     print(line)
...
a
b
>>>

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3.2 collection() #

전체 불러오기

lines = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
for line in lines.collect():
	print(line)

결과

>>> lines = sc.parallelize(['a', 'b', 'c'])
>>> for line in lines.collect():
...     print(line)
...
a
b
c