PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它允许开发者使用 Python 语言编写 Spark 应用程序，结合了 Python 的易用性和 Spark 的分布式计算能力，是处理大规模数据的强大工具。

一、安装与环境配置

安装方式：
通过 pip 安装：pip install pyspark（速度慢可以使用清华镜像Links for pyspark）
（需注意：PySpark 依赖 Java 环境，需提前安装 JDK 8 或以上版本）
运行模式：
- 本地模式（local[*]）：用于开发测试，利用本地 CPU 核心模拟集群。
- 集群模式：需部署 Spark 集群（Standalone/YARN/Kubernetes），适合生产环境。

二、PySpark 的核心定位

桥梁作用：PySpark 将 Spark 的分布式计算能力与 Python 的生态系统（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）无缝结合，让熟悉 Python 的开发者无需学习 Scala（Spark 原生语言）即可使用 Spark。
适用场景：大规模数据处理、机器学习、数据挖掘、实时流处理等，尤其适合数据科学家和 Python 开发者。

三、核心组件与功能

PySpark 基于 Spark 的核心引擎，主要包含以下组件：

Spark Core（核心组件）
- 提供 RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，支持分布式计算、任务调度、内存管理等底层功能。
- 你的代码中SparkContext就是 Core 组件的入口，用于创建 RDD 和配置 Spark 应用。
Spark SQL
- 用于处理结构化数据，支持 SQL 查询和 DataFrame/DataSet API。
- 相比 RDD，DataFrame 提供了更高效的计算和更简洁的 API（类似 Pandas DataFrame，但支持分布式处理）。
Spark Streaming
- 处理实时流数据（如日志、消息队列），支持从 Kafka、Flume 等数据源读取数据，并进行低延迟处理。
MLlib
- 分布式机器学习库，提供分类、回归、聚类等算法（如逻辑回归、随机森林），支持大规模数据集上的模型训练。
GraphX
- 分布式图计算库，用于处理图结构数据（如社交网络关系），提供图算法（如 PageRank）。

四、PySpark 的优势

分布式计算能力
突破单机内存和算力限制，可在集群中并行处理 TB/PB 级数据，比传统单机 Python 工具（如 Pandas）更适合大数据场景。
惰性计算优化
操作不会立即执行，而是等到 “行动操作”（如collect、count）时才触发，Spark 会自动优化执行计划，减少冗余计算。
丰富的 API
提供 RDD、DataFrame、SQL 等多种 API，满足不同场景需求：
- RDD：灵活，适合复杂数据处理逻辑。
- DataFrame：结构化数据处理，性能优于 RDD。
- SQL：直接使用 SQL 语句查询数据，降低使用门槛。
兼容 Python 生态
可直接调用 Python 库（如 NumPy 处理数值、Matplotlib 可视化），同时支持将 Spark 结果转换为 Pandas DataFrame 进行后续分析。
容错机制
通过 RDD 的 “血统”（Lineage）记录依赖关系，当数据丢失时可自动重建，确保计算可靠性。

五、基本使用流程

以你的代码为基础，PySpark 的典型使用步骤如下：

1.初始化 Spark 环境
通过SparkConf配置应用（如设置 Master 节点、应用名称），再创建SparkContext（核心入口）：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("my_app")  # local[*]表示本地模式，使用所有CPU核心
sc = SparkContext(conf=conf)

2.创建 RDD/DataFrame

从内存数据创建（如列表、元组）：sc.parallelize([1,2,3])
从外部文件创建：sc.textFile("path/to/file")（文本文件）、spark.read.csv("file.csv")（CSV 文件，需用 SparkSession）

# 通过parallelize方法将python对象加载到Spark内，成为RDD对象
rdd1 = sc.parallelize([1,2,3,4,5])  # 列表
rdd2 = sc.parallelize((1,2,3,4,5))  # 元组
rdd3 = sc.parallelize("abcdefg")    # 字符串
rdd4 = sc.parallelize({1,2,3,4,5})  # 集合
rdd5 = sc.parallelize({"key1": "value1","key2":"value2"})  # 字典# # 查看RDD里面的内容,需要用collect()方法
print("列表RDD:", rdd1.collect())
print("元组RDD:", rdd2.collect())
print("字符串RDD:", rdd3.collect())
print("集合RDD:", rdd4.collect())
print("字典RDD:", rdd5.collect())  # 注意：字典会只保留键rdd = sc.textFile("D:/test.txt")
print(rdd.collect())

3.数据处理
使用转换操作（如map、filter、groupBy）处理数据，例如：

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
filtered_rdd = rdd.filter(lambda x: x > 2)  # 过滤出大于2的元素

4.执行计算并获取结果
通过行动操作触发计算并返回结果，例如：

print(filtered_rdd.collect())  # 输出：[3,4,5]，collect()将分布式数据拉取到本地

5.关闭 Spark 环境
任务结束后关闭SparkContext释放资源：

sc.stop()

六、与传统 Python 工具的对比

工具	特点	适用场景
PySpark	分布式计算，支持大数据，惰性计算	TB/PB 级数据处理、集群环境
Pandas	单机内存计算，API 简洁，适合小数据	单机小数据（GB 级以内）
Dask	并行化 Pandas/NumPy，支持中等规模数据	单机多核或小规模集群

PySpark 的核心优势在于分布式架构，能处理远超单机内存的数据，而 Pandas 等工具更适合单机环境的小规模数据处理。