pySpark与Kmeans算法实现

一、实践Spark的共享变量

不使用广播变量时：

Spark的执行过程中，Spark的一个或者多个函数操作会作为一个Task分发到某个节点上的Executor中去执行，当函数用到程序中定义的变量，那么那么Spark会将这些变量创建一个副本，并与这些函数一起打包到相应的task中。那么当有很多个task都应用到同一个变量时，spark会多次复制并打包传输这些变量，但变量本身有可能是一个很大的字典或者集合，这就会引起大量的网络传输，也有可能会造成一个Executor的内存溢出。

广播变量的意义：

就是解决上述问题的。当我们将Spark程序中的某个变量声明为广播变量之后，Spark的Driver只会给每个Executor发送一份该变量的副本，而不是每个Task拥有一个该变量的副本

一个Executor中的多个Task共享该变量，减少了网络数据的传输，也减少了对Executor资源的占用。

wordcount示例，读取example.txt文件，统计单词数目。

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkConf

object BroadcastTest {

def main(args: Array[String]) {

val conf=new SparkConf()

.setMaster("local")//本地启动

.setAppName("BroadcastTest")

//创建SparkContext对象

val sc=new SparkContext(conf)

val str = "hadoop"//定义一个将被作为广播变量的变量

val broadCast = sc.broadcast(str)//将一个变量定义为广播变量

val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/example.txt")//读取本地文件

//在filter中通过value属性来获取广播变量的值

val wordCount=textFile.filter(word=>word.contains(broadCast.value))

.foreach(println)//打印输出包含广播变量的文本行

}

（2）增加一个共享变量--累加器，可以实现分布式计数的功能，各个Task对其的修改将会在Driver中进行累加计算。

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkConf

object BroadcastTest {

def main(args: Array[String]) {

val conf=new SparkConf()

.setMaster("local")//本地启动

.setAppName("AccumulatorTest")

//创建SparkContext对象

val sc=new SparkContext(conf)

val str = "hadoop"//定义一个将被作为广播变量的变量

val broadCast = sc.broadcast(str)//将一个变量定义为广播变量

val accumulator = sc.accumulator(0)//累加器

val textFile=sc.textFile("file:///home/hadoop/example.txt")//读取本地文件

//在filter中通过value属性来获取广播变量的值

val wordCount=textFile.filter(word=>word.contains(broadCast.value))

.foreach{//在动作算子foreach中使用累加器

x=>{accumulator.add(1)//当找到一个包含广播变量的文本行，累加器值加1

println(accumulator)}}//打印累加器当前的值

println(accumulator)//打印累加器最终的结果

}

//需要注意的是对累加器的操作必须包含在一个动作算子中或者在对累加器的操作之后必须有动作算子，否则对累加器操作不会立即执行，导致累加器的值为0。

二、实践基于pySpark的Kmeans实现

（1），python的安装

打开linux终端，python的安装可以通过sudo apt install python完成

python编辑插件的安装

在新弹出的窗口的左上角的输入框中输入python，并在列出的选项中选择下图所示的python community edition选项，然后点击图中绿色install按钮进行在线安装

3）配置python项目环境

在安装完python插件之后，重新启动IDEA，选择创建python工程，并点击project SDK按钮（如下图所示），选择安装的python的SDK。

当python项目创建成功之后，还需要设置python和Spark的环境变量。点击run->edit configuration，在弹出的窗口中（如下图所示），点击绿色的加号按钮，然后选择python，此时窗口的内容如右侧显示。然后点击窗口中的enviroment variables按钮，在弹出的小窗口中设置python和Spark的环境变量。

在Spark和python环境变量设置完成之后，通过file->project struncture打开如下图所示的窗口。点击窗口左侧列表中的module选项，在窗口右侧的区域中，选择denpendces选项卡，就会看到如下图所示的右侧窗口的内容。然后点击最右侧的绿色加号按钮，在弹出的下拉菜单中选择第一个JARs or directories选项，并在弹出的窗口中，找到spark下python文件中Lib的路径（如下图所示）。这些操作完成之后，点击Ok，并在弹出的窗口中选择Jar Directory即可

新建python文件测试

代码及注释：

from pyspark import SparkConf,SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("PythonTest")//设置工作路径

sc = SparkContext(conf = conf)

data = ["hello","world","chine","good","spark","good"]

rdd = sc.parallelize(data) //把数据转换为rdd形式

result_Rdd = rdd.map(lambda word: (word,1)).reduceByKey(lambda a,b:a+b)

result_list = result_Rdd.collect()//把集合每个元素转换为key，1的形式并对相同的key对次数进行求和

for line in result_list: //遍历输出

print(line)

sc.stop()

(5).pySpark的Kmeans实现

由于与test.py配置一样，直接新建一个python文件即可，

# -*- coding: utf-8 -*-

import math

from pyspark import SparkConf, SparkContext

#计算一个点到各个聚类中心的距离，返回距离最近的聚类的序号或者ID

def closestCluster(p, centers):

closest_cluster_id = 0#距离最近的聚类的序号

closest_dist = float("+inf")//先定义一个最近节点

for i in range(len(centers)): //计算一个数据节点对于每一个聚类中心的距离

temp_dist=math.sqrt(math.pow((p[0]-centers[i][0]),2)+

math.pow((p[1]-centers[i][1]),2))

if temp_dist < closest_dist://函数，当聚类中心更新后小于阀值，返回聚类中心坐标。

closest_dist = temp_dist

closest_cluster_id = i

return closest_cluster_id

#主程序

if __name__ == "__main__":

conf = SparkConf().setAppName("kmeans")

sc = SparkContext(conf=conf)

#测试数据，共5个点

data=[(1, 2), (3, 4), (2, 6), (7, 2), (4,9)]

#利用parallelize函数创建rdd，并进行缓存，因为该RDD在后面的迭代计算中会反复用到

data_rdd = sc.parallelize(data).cache()

k=2#设置聚类个数为2

converge_dist = float(1)#设置停止迭代时，新旧聚类中心间的距离之和的上限

#随机选择2个聚类中心，参数False设定为取出样本后不放回

center_points_list = data_rdd.takeSample(False, k)

#每次迭代之和，新旧聚类中心间距离的和，初始设置为大于converge_dist

temp_dist=converge_dist+1

#开始迭代，当temp_dist小于等于converge_dist时，停止迭代

while temp_dist > converge_dist:

#通过map操作计算每个点距离最近的聚类中心点，返回的是一个rdd，rdd中的元素为

#(closest_cluster_id, (p,1))形式的元组。(p,1)中1的作用是便于后面统计一个聚类中点的个数

closest_rdd = data_rdd.map( lambda p: (closestCluster(p, center_points_list), (p, 1)))

#利用reduceByKey操作将每个聚类中的点的x和y分别相加。其中p1_c1[1]和p2_c2[1]的值#分别是1，将它们相加的作用是统计一个聚类中点或者成员的个数

point_stats_rdd = closest_rdd.reduceByKey( lambda p1_c1, p2_c2: ((p1_c1[0][0] + p2_c2[0][0],p1_c1[0][1] + p2_c2[0][1]), p1_c1[1] + p2_c2[1]))

#计算各个聚类新的中心，也就是将每个聚类前面相加的x和y的值，除以每个聚类点的个数

#其中st[0]是聚类的id，st[1][0][0]是汇总的x，st[1][0][1]是汇总的y，st[1][1]是聚类点的个数

new_center_points_list = point_stats_rdd.map( lambda st:(st[0], (st[1][0][0]/ st[1][1],st[1][0][1]/ st[1][1]))).collect()

#计算新的各个聚类中心与老的聚类中心间欧式距离的和

temp_dist=0

for (cluster_key, new_center_point) in new_center_points_list:

x_2=math.pow((new_center_point[0]-center_points_list[cluster_key][0]),2)

y_2=math.pow((new_center_point[1]-center_points_list[cluster_key][1]),2)

dist=math.sqrt(x_2+y_2)

temp_dist+=dist

#利用新得到的聚类中心的坐标更新各个聚类的中心

for (cluster_key, new_center_point) in new_center_points_list:

center_points_list[cluster_key] = new_center_point

#打印输出得到的聚类的中心点坐标

print("Final centers: " + str(center_points_list))

cluster_result_list=closest_rdd.collect()

for item in cluster_result_list:

print item[1][0], item[0]#输出各个点以及他们所属的聚类

sc.stop()

三．问题讨论：

安装python插件时，出现如下错误。显示资源被占用。

解决方案：

首先杀死进程，解放资源。

输入以下命令：ps -e | grep apt获得当前进程然后杀死进程

再输入：

sudo rm /var/cache/apt/archives/lock

sudo rm /var/lib/dpkg/lock-frontend

sudo apt install python

可以运行

2，问题：运行kmeans 程序时，在有中文注释的地方编译出错。

解决方案： 1,删掉中文注释

2，在文件头部加上这样的一句话 # -*- coding: utf-8 -*-

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