Spark1.0.0 多语言编程之python实现
问题导读：1.python开发Spark Application拥有哪些优势？
2.sogou日志数据分析python如何实现的？
3.Spark1.0.0的Python程序是否可以使用spark-submit提交？
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Spark公开了pyhton的编程模型-PySpark，开发者通过PySpark可以很容易开发Spark application。
但是Python API和Scala API略有不同：
[*]Python是动态语言，RDD可以持有不同类型的对象
[*]PySpark目前并没有支持全部的API，但核心部分已经全部支持
在PySpark里，RDD支持scala一样的方法，只不过这些方法是Python函数来实现的，返回的也是Python的集合类型；对于RDD方法中使用的短函数可以使用Python的lambda语法实现。
不过python开发Spark Application拥有很多优势：
[*]不需要编译，使用方便
[*]可以与许多系统集成，特别是NoSQL大部分都提供了python开发包
1：开发环境
笔者的Spark开发环境参见Spark1.0.0 开发环境快速搭建，另外在操作系统安装的时候已经默认安装了python：
[*]虚拟集群中各节点安装的CentOS6.4，所带Python版本是Python2.6.6
[*]客户机安转的是Ubuntu14.0.4，所带的Python版本是Python2.7.6
[*]Spark1.0.0的Python程序也可以使用spark-submit提交，关于spark-submit的用法参见Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 。
[*]本篇是对Spark1.0.0 多语言编程的需求进行Python实现
2：sogou日志数据分析python实现
A：用户在00:00:00到12:00:00之间的查询数
import sys
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
print >> sys.stderr, "Usage: SogouA <file>"
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="SogouA")
sgRDD = sc.textFile(sys.argv)
print sgRDD.filter(lambda line : line.split('\t') >= '00:00:00' and line.split('\t') <= '12:00:00').count()
sc.stop()
虚拟集群中任意节点运行命令：./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouA.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
运行结果：527300
B：搜索结果排名第1，但是点击次序排在第2的数据有多少?
import sys
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
print >> sys.stderr, "Usage: SogouB <file>"
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="SogouB")
sgRDD = sc.textFile(sys.argv)
print sgRDD.filter(lambda line : len(line.split('\t')) == 5).map(lambda line : line.split('\t')).filter(lambda line : int(line.split(' '))==1 and int(line.split(' '))==2).count()
sc.stop()
虚拟集群中任意节点运行命令：./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouB.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
运行结果：79765
C：一个session内查询次数最多的用户的session与相应的查询次数
import sys
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
print >> sys.stderr, "Usage: SogouC <file>"
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="SogouC")
sgRDD = sc.textFile(sys.argv)
print sgRDD.filter(lambda line : len(line.split('\t')) == 5).map(lambda line : (line.split('\t'),1)).reduceByKey(lambda x , y : x + y ).map(lambda pair : (pair,pair)).sortByKey(False).map(lambda pair : (pair,pair)).take(10)
sc.stop()
虚拟集群中任意节点运行命令：./bin/spark-submit --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g --driver-memory 1g SogouC.py hdfs://hadoop1:8000/dataguru/data/mini.txt
运行结果：[(u'11579135515147154', 431), (u'6383499980790535', 385), (u'7822241147182134', 370), (u'900755558064074', 335), (u'12385969593715146', 226), (u'519493440787543', 223), (u'787615177142486', 214), (u'502949445189088', 210), (u'2501320721983056', 208), (u'9165829432475153', 201)]
3：疑问
笔者使用spark-submit从客户端提交python程序给虚拟集群运行时，出现Task错误，不知是集群和客户端Python版本
不同造成的，还是其他原因造成的。等稍空的时候研究一下源码。
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