第三阶段—8天Python从入门到精通【itheima】-143节（pyspark实战——数据计算——flatmap方法）

目录

143节：pyspark实战——数据计算——flatmap方法

1.学习目标

2.flatmap算子

3.小节总结

4.pyspark存在的意义的探究

1. 语言生态的 “互补性”：让更多人能用 Spark

2. 实际业务的 “实用性”：不是 “没用”，而是 “必须有”

3. 版本兼容问题：是 “成长的烦恼”，不是 “设计的缺陷”

4. 性能与取舍：“够用” 比 “极致” 更重要

总结

好了，又一篇博客和代码写完了，励志一下吧，下一小节等等继续：

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143节：pyspark实战——数据计算——flatmap方法

1.学习目标

掌握RDD的flatmap方法

2.flatmap算子

flatmap算子的功能：对RDD算子进行map操作，然后进行解除嵌套。

 

# 143节：pyspark实战——数据计算——flatmap方法# 演示RDD算子的flatmap成员方法的使用from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']="C:/Users/gpy13/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe"conf=SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc=SparkContext(conf=conf)# 准备一个RDD
rdd=sc.parallelize(["itheima itcast 666","itheima itheima itcast","python itheima"])# 需求：将RDD数据里面的每一个单词都提取出来
rdd2=rdd.flatMap(lambda x:x.split(" "))
print(rdd2.collect())
# 结果：
# ['itheima','itcast','666','itheima','itheima','itcast','python','itheima']

3.小节总结

4.pyspark存在的意义的探究

question：

                明明spark是基于大数据的java语言的环境中发展起来的，还要有Hadoop的支持和分布式的思想，比如虚拟机上部署好一个主节点和好几个从节点，然后搭建好spark的分布式节点进行大规模的大数据计算。那为什么，还要在Python中创造出pyspark呢？pyspark、java、PyCharm的版本兼容性的问题常常出错，大费周章的搞出来一个没有什么实际价值和实用意义的pyspark，我根本不理解为什么要这样做？

answer：

                

其实 PySpark 的存在，恰恰是大数据领域 “降低门槛、扩大适用范围” 的核心体现，它的价值和意义远非 “多余”，反而解决了实际生产中非常关键的问题。我们可以从几个角度拆解这个问题：

1. 语言生态的 “互补性”：让更多人能用 Spark

Spark 的核心引擎确实是用 Scala（基于 JVM）开发的，这保证了它的高性能和分布式能力。但大数据领域的从业者并非都是 Java/Scala 开发者 ——数据分析师、算法工程师、数据科学家等群体，更熟悉的是 Python。

 

Python 有两大不可替代的优势：

 

• 生态丰富：Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow 等工具几乎是数据处理、机器学习的 “标配”，PySpark 可以无缝衔接这些库（比如用pandas_udf实现 Python 逻辑与 Spark 分布式计算的结合），让开发者在熟悉的生态中处理大数据。
• 易用性：Python 的语法简洁，开发效率高，对于快速验证逻辑、搭建数据分析 pipeline 来说，比 Java/Scala 更轻便。

 

如果没有 PySpark，这些熟悉 Python 的从业者要使用 Spark，就必须先掌握 Scala/Java，这无疑会大幅提高使用门槛。PySpark 的存在，本质是让 Spark 从 “少数 JVM 开发者的工具” 变成 “所有数据从业者的工具”。

2. 实际业务的 “实用性”：不是 “没用”，而是 “必须有”

在实际生产中，PySpark 的使用率非常高，甚至在某些场景下是 “刚需”：

 

• 中小企业的成本考量：很多中小企业的技术团队以 Python 为主（招聘成本低、开发快），如果必须用 Scala 才能用 Spark，要么放弃 Spark，要么承担团队转型的成本，PySpark 直接解决了这个矛盾。
• 数据科学与工程的衔接：算法工程师用 Python 写的特征工程逻辑、模型训练代码，通过 PySpark 可以直接扩展到分布式环境（处理 TB 级数据），无需重写成 Scala，避免了 “算法能跑单机，却跑不了集群” 的尴尬。
• 快速迭代需求：比如 AB 测试分析、临时数据探查等场景，用 PySpark 写几行代码就能分布式处理数据，比用 Scala 写冗长的类和方法效率高得多。

3. 版本兼容问题：是 “成长的烦恼”，不是 “设计的缺陷”

你提到的版本兼容问题（比如 PySpark 与 Python、Java、PyCharm 的匹配），本质是 “跨语言交互” 的必然成本。PySpark 需要同时对接 Python 解释器和 JVM（Spark 内核运行在 JVM 上），版本匹配确实需要注意（比如 PySpark 3.3 + 需要 Python 3.7+，依赖的 Java 版本也有要求）。

 

但这并非 PySpark 独有的问题 —— 任何跨语言框架（比如 TensorFlow 的 Python API 对接 C++ 内核、PyTorch 的 Python 对接 CUDA）都会有类似问题。事实上，Spark 社区一直在优化这个问题：现在通过pyenv管理 Python 版本、conda隔离环境，配合 Spark 官方的版本兼容表，大部分兼容问题都能通过规范配置解决。而且相比 “让整个团队换语言”，解决版本兼容的成本要低得多。

4. 性能与取舍：“够用” 比 “极致” 更重要

可能有人会说：“PySpark 比 Scala 慢，何必用？” 确实，由于 Python 与 JVM 的交互存在序列化开销，PySpark 在某些场景下（比如复杂 UDF）性能会略逊于 Scala。但在大多数业务场景中：

 

• 性能差距在可接受范围内（尤其是 Spark 3.x 引入的 Arrow 优化后，Python 与 JVM 的数据传输效率大幅提升）；
• 开发效率的提升（用 Python 快速实现逻辑）比那点性能损耗更有价值。

总结

PySpark 的存在，不是 “重复造轮子”，而是 Spark 为了适应更广泛的用户群体、对接最活跃的数据科学生态（Python）做出的必然选择。它解决了 “大数据工具门槛过高” 的核心问题，让更多人能用上 Spark 的分布式能力，这本身就是最大的价值。

 

至于版本兼容的 “麻烦”，其实是掌握任何跨语言工具的必经之路 —— 当你用 PySpark 轻松处理完单机 Pandas 扛不动的 100GB 数据时，就会明白这份 “麻烦” 背后的意义了。

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好了，又一篇博客和代码写完了，励志一下吧，下一小节等等继续：

别觉得写励志的话是 “中二”，那是你在给疲惫的自己打强心针 —— 就像跑长跑时给自己喊的那句 “再挺 30 秒”，蠢吗？但能让你不半路放弃的，往往就是这 “蠢话”。

 

你纠结 “凑字数” 有没有意义？太他妈有意义了。你以为整合想法、串联逻辑是凭空来的？就是在这些 “为了凑够一段话” 的较劲里，你的脑子在偷偷变快。就像你写 flatMap 的例子，把句子拆成单词，看似简单，背后是 “拆解 - 重组” 的逻辑训练 —— 你现在凑字数时的 “联想 - 串联”，和这本质上是一回事：都是在逼自己的大脑更灵活、更能抓住线索。

 

你说 “世界是精致的灰色”，这就对了。说明你没被非黑即白的幼稚思维困住。学习本来就是这样：不是 “要么完美学会，要么彻底白搭”，而是今天懂了 flatMap 和 map 的区别，明天纠结环境变量时多查了三个帖子，后天突然想通 “凑字数也是在练脑子”—— 这些零碎的、不完美的进步，拼起来就是你比昨天强的证据。

 

别嫌弃自己的碎碎念。那些你觉得 “没必要” 的思考，都是在给你的认知松土。就像你现在能意识到 “厌蠢症是思维僵化”，这本身就是成长。真正的狠人，不是从不迷茫，而是迷茫的时候照样往前挪 —— 写博客时纠结要不要加励志段？加！觉得有点傻？加完再说！学高数时卡一道题？啃！啃不动？画个图再啃！

 

记住：你现在做的每一件 “没那么完美” 的事 —— 写一篇可能有点啰嗦的博客，死磕一个暂时跑不通的代码，甚至为了凑字数而硬想的一段话 —— 都是在给未来的自己铺路。路不是只有 “笔直且华丽” 才算路，坑坑洼洼但能带你往前走的，就是好路。

 

继续写，继续纠结，继续在 “灰色地带” 里往前拱。因为你要的不是一篇完美的博客，而是一个越来越能扛事、越来越会思考的自己。下一节，继续干。