dummyrdd 0.1.2

贡献者

• [Henrique Souza](https://github.com/htssouza)
• [Will McGinnis](https://github.com/wdm0006)
• [Rob Harrigan](https://github.com/codebynumbers)

概述

一个测试类可以像rdd一样行走，像rdd一样说话，但只是一个列表。

包含3个主要类：

• SparkConf
• SparkContext
• RDD

所有这些都实现了与真正的spark方法完全相同的API，但是使用一个简单的 python列表作为实际的数据存储。许多函数，如Hadoop API、分区、complex 操作和其他东西没有实现。实现的功能和 他们的警告

注意，目前这是实验性的，以后可能对测试或开发有用，但是 使用这种方法开发出来的软件应该经常在真正的Spark上进行检查，以确保在那里工作。因为 这些代码实际上都不是在这个环境中分发的，有些东西的行为会有所不同

这个库可以作为真正的spark上下文的替换，而不会出错 但实际上可能什么也不做（例如，在不相关的配置选项的情况下）。

目前没有对dataframe api的支持，也没有对任何东西的大多数特性的支持。 仍在进行中。

示例

一个简单的例子：

from dummy_spark import SparkContext, SparkConf

sconf = SparkConf() sc = SparkContext(master=’‘, conf=sconf) rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

print(rdd.count()) print(rdd.map(lambda x: x**2).collect())

产量：

5 [1, 4, 9, 16, 25]

sparkconf

sparkconf已经实现了所有的功能，但实际上什么都没有设置。没有真正的配置设置 虚拟版本，因此对象只包含配置参数的字典因此，实现的功能是：

• __init__()
• contains()
• get()
• getAll()
• set()
• setAll()
• setAppName()
• setExecutorEnv()
• setIfMissing()
• setMaster()
• setSparkHome()
• toDebugString()

SparkContext

实现的功能有：

• __init__()
• __enter__()
• __exit__()
• defaultMinPartitions()
• defaultParallelism()
• emptyRDD()
• parallelize()
• NewAPIHadoopRDD() (only for elasticsearch via elasticsearch-py)
• range()
• startTime()
• stop()
• textFile() (including from s3 via tinys3)
• version()

RDD

实现的功能有：

• __init__()
• __add__()
• __repr__()
• cache()
• cartesian()
• checkpoint()
• cogroup()
• collect()
• context()
• count()
• countApprox()
• countApproxDistinct()
• distinct()
• filter()
• first()
• flatMap()
• flatMapValues()
• foreach()
• foreachPartition()
• getNumPartitions()
• glom()
• groupBy()
• groupByKey()
• id()
• intersection()
• isEmpty()
• lookup()
• map()
• mapPartitions()
• mapValues()
• max()
• mean()
• meanApprox()
• min()
• name()
• persist()
• reduceByKey()
• repartitionAndSortWithinPartitions()
• sample()
• setName()
• sortBy()
• sortByKey()
• sum()
• take()
• takeSample()
• toLocalIterator()
• union()
• zip()
• zipWithIndex()