SparkContext, map, flatMap, zip以及例程wordcount

　　SparkContext

　　通常作为入口函数，可以创建并返回一个RDD。

　　如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端，SparkContext则是客户端的核心；

　　如注释所说 SparkContext用于连接Spark集群、创建RDD、累加器（accumlator）、广播变量（broadcast variables）

map操作：　　会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象；

flatMap操作：　　“先映射后扁平化”      操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象      操作2：最后将所有对象合并为一个对象

zip函数：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)
print xy  #[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

例程WordCount：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext(‘local‘)
‘‘‘
在一个Spark程序的开始部分，有好多是用sparkContext的parallelize制作RDD的，
是ParallelCollectionRDD，创建一个并行集合。
doc这里包含2个task
‘‘‘
doc = sc.parallelize([[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘], [‘b‘, ‘d‘, ‘d‘]])
print(doc.count())  # 2

‘‘‘
map操作：会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象；
flatMap操作：“先映射后扁平化”
      操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象
      操作2：最后将所有对象合并为一个对象
‘‘‘
words = doc.map(lambda d: d).collect()
print(words)
words = doc.flatMap(lambda d: d).collect()
print(words)
words = doc.flatMap(lambda d: d).distinct().collect()
print(words)

‘‘‘
zip(list1, list2)把list1，list2变成一个list（e1(list1), e1(list2),e2...）
这里把字符给标号（0 : len(words)）
‘‘‘
word_dict = {w: i for w, i in zip(words, range(len(words)))}

‘‘‘
broadcast将变量word_dict高效的传递给每一个子节点
word_dict_b就是word_dict在子节点处理函数中的别名，内容是一致的区别就是要是用.value来用里面的值
‘‘‘
word_dict_b = sc.broadcast(word_dict)

def word_count_per_doc(d):
    dict_tmp = {}
    wd = word_dict_b.value
    for w in d:
        dict_tmp[wd[w]] = dict_tmp.get(wd[w], 0) + 1
    return dict_tmp

‘‘‘
每一个doc都会调用一次 word_count_per_doc
‘‘‘
print(doc.map(word_count_per_doc).collect())
print("successful!")