Python + Spark = PySpark. Prof. Fabrício Olivetti de França Universidade Federal do ABC

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1 Python + Spark = PySpark Prof. Fabrício Olivetti de França Universidade Federal do ABC

2 Spark Plataforma para processamento de dados em larga escala. Baseado em transformações preguiçosas dos dados. Estende a abstração do Map-Reduce.

3 RDD A abstração principal do Spark são as RDDs: Resilient Distributed Dataset Consiste na partição e distribuição dos dados para diversas máquinas ou cores mantendo a consistência dos dados.

4 RDD Propriedades: Imutáveis (apenas leitura) Distribuídos / Particionados Criados de Dados Estáveis ou outra RDD

5 SparkContext Conexão com um cluster Spark. Permite a criação e manipulação de RDDs. Restrição: Apenas um SparkContext por máquina virtual (pode ser removida futuramente).

6 PySpark Python + Spark: API do Spark no Python. Cria automaticamente o SparkContext na variável sc.

7 Criando uma RDD Podemos criar uma RDD a partir de qualquer coleção do Python (listas, tuplas): sc.parallelize( lista, particoes )

8 Criando uma RDD listacomidas = [ carne, salada, macarrão ] comidasrdd = sc.parallelize( listacomidas, 2 )

9 Criando uma RDD Outra forma de criar uma RDD é através da leitura de um arquivo já existente: novardd = sc.textfile(arquivo) Obs.: em ambientes distribuídos, a string arquivo deve ser a URI do local dos dados.

10 Criando uma RDD arquivo = /home/user/aluno/arquivogigante.txt comidasrdd = sc.textfile( arquivo, 2 )

11 Transformando uma RDD Existem diversos métodos de transformação de uma RDD. A transformação gera uma nova RDD, porém utilizando lazy evaluation.

12 Map A transformação.map() mapeia uma função para cada registro do RDD. minhardd = sc.parallelize( range(10) ) minhardd.map(lambda x: x**2) RDD( [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] ) (mas ela ainda não existe!!)

13 flatmap umardd = sc.parallelize( [ [1,2,3], [4,5,6]] ) umardd.map(lambda x: map(lambda y: y**2)) RDD( [[1,4,9],[16,25,36]] )

14 flatmap umardd = sc.parallelize( [ [1,2,3], [4,5,6]] ) umardd.flatmap(lambda x: map(lambda y: y**2)) RDD( [1,4,9,16,25,36] )

15 Reduce Reduz os registros para um único valor: minhardd = sc.parallelize( range(10) ) minhardd.reduce(lambda x,y: x+y) 45 (mas o resultado não foi computado!!)

16 Filter Filtra registros de acordo com uma função: minhardd = sc.parallelize( range(10) ) minhardd.filter(lambda x: x<5) RDD([0, 1, 2, 3, 4]) (mas o resultado não foi computado!!)

17 Distinct umardd = sc.parallelize( [1,2,3,2,4]) umardd.distinct() RDD( [1,2,3,4] )

18 RDD de tuplas O mais comum é trabalharmos com RDDs que possuem uma chave identificadora e um valor para cada registro: sc.parallelize([(1, 23), (2, 45), (1, 11)])

19 Operações por Chave Essa RDD nos permite realizar operações por chaves distintas: umardd = sc.parallelize([(1, 23), (2, 45), (1, 11)]) umardd.reducebykey(lambda x,y: x+y) [(1,34),(2,45)]

20 groupbykey Agrupa os valores da chave em um único registro: umardd = sc.parallelize([(1, 23), (2, 45), (1, 11)]) umardd.groupbykey() [(1,[23, 11]),(2,[45])] Obs.: na verdade ele não gera a lista, mas um iterador para a lista.

21 Join Gera uma RDD de toda chave k que pertence a RDD1 e a RDD2: umardd = sc.parallelize( [(1,34),(2,23)] ) outrardd = sc.parallelize( [(1,21),(1,12)] ) umardd.join(outrardd) RDD( [(1, (34, 21), (1, (34,12))] )

22 leftouterjoin umardd = sc.parallelize( [(1,34),(2,23)] ) outrardd = sc.parallelize( [(1,21),(1,12)] ) umardd.leftouterjoin(outrardd) RDD( [(1, (34, 21), (1, (34,12), (2,(23,None))] )

23 rightouterjoin umardd = sc.parallelize( [(1,34),(2,23)] ) outrardd = sc.parallelize( [(1,21),(3,12)] ) umardd.rightouterjoin(outrardd) RDD( [(1, (21, 34), (3, (12,None)] )

24 cartesian Produto cartesiano de duas RDDs: umardd = sc.parallelize( [1,2,3] ) umardd.cartesian(umardd) RDD( [(1,1), (1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3)])

25 zipwithindex Transforma uma RDD de valores em uma RDD de tuplas, com a chave sequencial: umardd = sc.parallelize([ cachorro, gato, rato ]) umardd.zipwithindex() RDD([( cachorro,0), ( gato,1), ( rato,2)])

26 Recuperando a informação.collect(): avaliar toda a RDD e retorna uma lista.take(n): avalia os n primeiros registros e retorna uma lista.takeordered(n, funcao): retorna os n primeiros registros ordenados pela funcao.first(): equivalente a.take(1).takesample( withreplacement, n, seed): pega n amostras.

27 Cache O método.cache() força a avaliação dos elementos e persistência dos resultados na memória por cluster: minhardd.cache()

28 Sumarização Quando os RDDs representam uma lista numérica, também podemos recuperar:.sum(): soma dos valores.mean(): média dos valores.count(): retorna número de registros...

29 PIPELINES DE TRANSFORMAÇÃO

30 Processando os Dados Dados sem estrutura Necessário pré-processar para uniformizar os dados Limpeza e correções

31 Processando texto Distribuição das palavras em nossa base: Tokenizar texto em palavras Uniformizar maiúsculas e minúsculas Contar ocorrência de palavras

32 Tokenizando o Texto textordd = sc.textfile( texto, 4) textordd.take(2) >> [ Essa é a primeira frase, Essa é a segunda frase ]

33 Tokenizando o Texto textordd = sc.textfile( texto, 4) (textordd.map(lambda x: x.split()).take(2)) >> [ [ Essa, é, a, primeira, frase ], [ ESSA, É, A, segunda, frase ]]

34 Tokenizando o Texto Mas queremos uma lista única!!

35 Tokenizando o Texto textordd = sc.textfile( texto, 4) (textordd.flatmap(lambda x: x.split()).collect()) >> [ Essa, é, a, primeira, frase, ESSA, É, A, segunda, frase ]

36 Uniformizando (textordd.flatmap(lambda x: x.split()).map(lambda x: x.lower()).collect()) >> [ essa, é, a, primeira, frase, essa, é, a, segunda, frase ]

37 Contar palavras Ideia 1: Transformar em uma RDD de tuplas em que cada palavra é a chave contendo um valor arbitrário Agrupar pela chave e contar os elementos do iterador

38 Contar palavras Ideia 2: Transformar em uma RDD de tuplas em que cada palavra é a chave contendo 1 como valor Somar os valores através da transformação reduce()

39 Contar palavras Mapper: - Recebe palavra w - Emite (w, 1) Combiner / Reducer: - Recebe (w, [1]) - Retorna (w, soma [1])

40 Contar palavras (textordd.flatmap(lambda x: x.split()).map(lambda x: (x.lower(), 1)).collect()) >> [ ( essa,1), ( é,1), ( a,1), ( primeira,1), ( frase,1),( essa,1), ( é,1), ( a,1), ( segunda,1), ( frase,1)]

41 Contar palavras (textordd.flatmap(lambda x: x.split()).map(lambda x: (x.lower(), 1)).reduceByKey(lambda x,y: x+y).collect()) >> [ ( essa,2), ( é,2), ( a,2), ( primeira,1), ( frase,2),( segunda,1)]

42 Contar palavras (textordd.flatmap(lambda x: x.split()).map(lambda x: (x.lower(), 1)).reduceByKey(lambda x,y: x+y).takeordered(lambda x: x[1])) >> [ ( primeira,1), ( segunda,1), ( essa,2), ( é,2), ( a,2), ( frase,2)]

43 Documentação da API l#pyspark.rdd

44 Instalando o Spark Faça o download de: - versão pre-built - Python 2 (instale como administrador no windows)

45 Instalando o Spark No prompt de comando digite: pip install pyspark

46 Instalando o Spark Descompacte o spark em um diretório de sua preferência (no Windows tem que ser c:\opt\spark)

47 Instalando o Spark Crie as seguintes variáveis de ambiente: SPARK_HOME C:\opt\spark\spark bin-hadoop2.7 HADOOP_HOME C:\opt\spark\spark bin-hadoop2.7 PYSPARK_DRIVER_PYTHON jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS notebook

48 Instalando o Spark Adicione: C:\opt\spark\spark bin-hadoop2.7\bin Ao seu path e reinicie o computador.

49 Instalando o Spark Abra um terminal / prompt e digite: Pyspark --master local[2] Para abrir o Jupyter notebook com suporte ao Spark utilizando 2 cores da sua máquina.

50 Instalando o Spark Pode ser necessário a inserção e execução de uma célula com o seguinte comando: sc = SparkContext.getOrCreate() no início de cada notebook.

51 Instalando o Spark Os notebooks foram feitos para o Spark 1.6, talvez alguns ajustes podem ser necessários.

52 Atividade 02 Completar os Lab1, Lab2 e Lab3 do site: ou Criar versões distribuídas das funções em: sing/bow.hs Prazo 01/11.

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