การใช้งาน PySpark แบบโต้ตอบ
Spark มี Python shell แบบโต้ตอบที่ติดตั้ง PySpark ไว้พร้อมใช้งานแล้ว PySpark shell เหมาะสำหรับการทดสอบและดีบักเบื้องต้น และมีประสิทธิภาพสูงมาก วิธีที่ดีที่สุดในการสาธิตความสามารถของ PySpark shell คือการลงมือทำแบบฝึกหัด ในแบบฝึกหัดนี้ จะโหลดลิสต์ง่าย ๆ ที่มีตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 100 เข้าสู่ PySpark shell
สิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือเราไม่ต้องสร้าง SparkContext object เอง เนื่องจาก PySpark จะสร้าง SparkContext object ชื่อ sc ให้โดยอัตโนมัติใน PySpark shell
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Big Data Fundamentals with PySpark
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้างลิสต์ Python ชื่อ
numbที่มีตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 100 - โหลดลิสต์เข้า Spark โดยใช้เมธอด
parallelizeของ Spark Context และกำหนดให้กับตัวแปรspark_data
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create a Python list of numbers from 1 to 100
numb = range(____, ____)
# Load the list into PySpark
spark_data = sc.____(numb)