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演示PySpark综合案例
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from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
import json
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'D:/dev/python/python310/python.exe'
os.environ['HADOOP_HOME'] = "D:/dev/hadoop-3.0.0"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
conf.set("spark.default.parallelism", "1")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件转换成RDD
file_rdd = sc.textFile("D:/search_log.txt")
# TODO 需求1： 热门搜索时间段Top3（小时精度）
# 1.1 取出全部的时间并转换为小时
# 1.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 1.3 Key分组聚合Value
# 1.4 排序（降序）
# 1.5 取前3
result1 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求1的结果：", result1)

# TODO 需求2： 热门搜索词Top3
# 2.1 取出全部的搜索词
# 2.2 (词, 1) 二元元组
# 2.3 分组聚合
# 2.4 排序
# 2.5 Top3
result2 = file_rdd.map(lambda x: (x.split("\t")[2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(3)
print("需求2的结果：", result2)

# TODO 需求3： 统计黑马程序员关键字在什么时段被搜索的最多
# 3.1 过滤内容，只保留黑马程序员关键词
# 3.2 转换为(小时, 1) 的二元元组
# 3.3 Key分组聚合Value
# 3.4 排序（降序）
# 3.5 取前1
result3 = file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    filter(lambda x: x[2] == '黑马程序员').\
    map(lambda x: (x[0][:2], 1)).\
    reduceByKey(lambda a, b: a + b).\
    sortBy(lambda x: x[1], ascending=False, numPartitions=1).\
    take(1)
print("需求3的结果：", result3)

# TODO 需求4： 将数据转换为JSON格式，写出到文件中
# 4.1 转换为JSON格式的RDD
# 4.2 写出为文件
file_rdd.map(lambda x: x.split("\t")).\
    map(lambda x: {"time": x[0], "user_id": x[1], "key_word": x[2], "rank1": x[3], "rank2": x[4], "url": x[5]}).\
    saveAsTextFile("D:/output_json")