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143节：pyspark实战——数据计算——flatmap方法
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”
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：
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。
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。