编写有效 SQL 查询的关键要素之一是能够使用 SQL 语法表达各种条件。而能让初学者和有经验的数据库开发人员停下来思考的一个条件是异或（Exclusive OR）。...简单来说，异或条件类似于常规 OR，不同之处在于，异或只有一个比较的操作数可能为真，而不是两个都为真。在这篇文章中，我们将学习如何为各种数据库表达异或条件，无论它们是否支持 XOR 运算符。...使用 XOR 运算符 一些常用的关系数据库，如 MySQL，都支持 XOR 运算符，这使得编写异或条件相当简单。...编写不支持 XOR 的异或条件 值得庆幸的是，如果没有 XOR 运算符，制定异或条件并不难。你只需要多考虑一下。...（请注意，两个数据库中的数据不相同）： 总结 在今天的文章中，我们学习了如何在各种数据库中表达异或条件，无论是使用还是不使用 XOR 运算符。
随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split(...： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark
这是我的第82篇原创文章，关于PySpark和数据处理。...1 PySpark简介 PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。...2：Spark Streaming：以可伸缩和容错的方式处理实时流数据，采用微批处理来读取和处理传入的数据流。 3：Spark MLlib：以分布式的方式在大数据集上构建机器学习模型。...在Win10的环境变量做如下配置 1 创建变量：HADOOP_HOME和SPARK_HOME，都赋值：D:\DataScienceTools\spark\spark_unzipped 2 创建变量：PYSPARK_DRIVER_PYTHON...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取，探索性数据分析，数据选择，增加变量，分组处理，自定义函数等操作。
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...局部聚合（Local Aggregation）在进行全局聚合之前，先进行局部聚合，可以减少数据传输量。...使用盐值（Salting）在 key 上添加随机值（盐值），以分散热点 key 的负载。...使用自定义 Partitioner根据业务需求，实现自定义的 Partitioner 来更好地控制数据的分布。
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...优化Pandas_UDF代码 在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。...注意：上小节中存在一个字段没有正确对应的bug，而pandas_udf方法返回的特征顺序要与schema中的字段顺序保持一致！
vi='vim' 自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...这个文件需要根据自己的项目根据自己的文件位置进行自定义。...在配置文件中可以将其绑定到快捷键上方便快速启动。 map :TagbarToggle 效果如下： ?...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看...，方便大家参考，github地址：PytLab/dotfiles 总结 本文主要简单介绍下本人平时编程中使用tmux,vim等工具的配置，希望能借此帮助大家能更好的在终端中进行程序编写提高工作效率。
DataFrame 结构 自定义 schema 选择过滤数据 提取数据 Row & Column 原始 sql 查询语句 pyspark.sql.function 示例 背景 PySpark 通过 RPC...Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。...schema from pyspark.sql.types import StructField, MapType, StringType, IntegerType, StructType # 常用的还包括...下很多函保活 udf（用户自定义函数）可以很好的并行处理大数据 # 这就是传说中的函数式编程，进度条显示可能如下: # [Stage 41: >>>>>>>>>>>>>>>>>...自定义聚合函数 UDAF：https://www.cnblogs.com/wdmx/p/10156500.html
方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...# 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions import udf concat_func...= udf(lambda name,age:name+'_'+str(age)) # 1.应用自定义函数 concat_df = final_data.withColumn("name_age",....LastName.substr(1,1)).show() # 4.顺便增加一新列 from pyspark.sql.functions import lit df1.withColumn('newCol
自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...YCM除了在.vimrc中进行配置外，还有一个Python的配置文件.ycm_extra_conf.py，在里面我们可以设置相应的编译选项，比如编译参数，头文件和库文件的地址等等，这样我们在编写C/C+...这个文件需要根据自己的项目根据自己的文件位置进行自定义。 ?...在配置文件中可以将其绑定到快捷键上方便快速启动。 ? 效果如下： ?...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看
', 'salary']df[columns_subset].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的...条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...", seniority, True) PySpark在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列：seniority = [3, 5, 2, 4, 10]df = df.withColumn...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python...PysparkPySpark 中的等价操作下：from pyspark.sql.types import FloatTypedf.withColumn('new_salary', F.udf(lambda
--notest /your_directory 2.2 指定列名 在spark 中 如何把别的dataframe已有的schame加到现有的dataframe 上呢？...highlight=functions#module-pyspark.sql.functions 统一值 from pyspark.sql import functions df = df.withColumn...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 pyspark sdf.groupBy
在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印 RDD 的内容...print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。...最近重新学习了下pyspark，笔记下如何使用pyspark做特征工程。...我们使用movielens的数据进行，oneHotEncoder、multiHotEncoder和Numerical features的特征处理。...main from pyspark import SparkConf from pyspark.ml import Pipeline from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder...pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import *
请参考之前的博文： 使用 WSL 进行pyspark + xgboost 分类+特征重要性 简单实践 银行需要面对数量不断上升的欺诈案件。...随着新技术的出现，欺诈事件的实例将会成倍增加，银行很难检查每笔交易并手动识别欺诈模式。RPA使用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。...欺诈检测一般性处理流程介绍 流程图说明 正如我们在上面看到的，我们接收我们的输入，包括关于金融数据中个人保险索赔的数据（这些包含索赔特征、客户特征和保险特征）。...经过一些预处理和添加新的特征，我们使用数据来训练XGBOOST分类器。 在分类器被训练之后，它可以用来确定新记录是否被接受（不欺诈）或被拒绝（欺诈）。 下面将更详细地描述该过程的流程。...XGBoost是一个梯度增强决策树的实现，旨在提高速度和性能。算法的实现是为了提高计算时间和内存资源的效率而设计的。设计目标是充分利用现有资源来训练模型。
在上一篇教程中，学院君向大家介绍了什么是 Artisan 命令，系统内置的 Artisan 命令，以及如何编写一个简单的 Artisan 命令。...因此，在这篇教程中，我们将更进一步，一起来看下如何编写更加高级的 Artisan 命令，比如带输入参数、选项，以及能够与用户互动，输出图表/进度条的 Artisan 命令。...获取参数和选项 接下来，我们需要在命令类中获取参数和选项信息，在此之前，根据上述知识点，我们改写下自定义的 welcome:message 命令的 $signature 属性： protected $signature...在应用代码中调用 Artisan 命令 除了在命令行运行 Artisan 命令之外，还可以在应用代码中通过 Artisan 门面调用它。...你还可以在一个 Artisan 命令类中调用另一个 Artisan 命令，在命令类中调用 Artisan 命令，可以通过 Artisan:call()，也可以直接通过 this->call() 方法，还可以通过
它提供了易于使用的API，可以在极少数代码行中实现深度学习。...迁移学习 迁移学习一般是机器学习中的一种技术，侧重于在解决一个问题时保存所获得的知识（权重和偏见），并进一步将其应用于不同但相关的问题。...以下示例将Spark中的InceptionV3模型和多项逻辑回归组合在一起。...数据集 孟加拉语脚本有十个数字（字母或符号表示从0到9的数字）。使用位置基数为10的数字系统在孟加拉语中写入大于9的数字。 选择NumtaDB作为数据集的来源。这是孟加拉手写数字数据的集合。...图1：每个文件夹包含50个图像[类（0到9）] 看看下面在十个文件夹中的内容。为了演示目的，重命名下面显示的相应类标签的每个图像。 ?
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...以后，点击Enable Auto-Import即可; 3：将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗？企业想用深度学习模型，可是要考虑的问题又很多，怎么破？...BigDL 用户可在 Spark 和大数据平台上构建了大量数据分析与深度学习的应用，如视觉相似性、参数同步、比例缩放等。 ? 深度学习应用程序可以编写为标准的 spark 库。...API方面有torch.nn风格的Sequenial API，也有TensorFlow风格的Graph API，以及正在开发的keras API。Layer库也很齐全，自定义Layer也很方便。...BigDL 和 Analytics Zoo 支持在 Spark 的分布式框架上进行训练。（注意，最初的 ResNet-50 标签中没有“蚂蚁”和“蜜蜂”。） ?...如果数据集比较大，恰好存储在 HDFS 中，也可以使用相同的方法，将其扩展到更大的集群上。正是 BigDL让这些大数据集的数据分析更加快速和高效。
TF-IDF是一种用于评估文档或一组文档中单词或短语重要性的统计度量。通过使用PySpark计算TF-IDF并将其应用于客户漏斗数据，我们可以了解客户行为并提高机器学习模型在预测购买方面的性能。...在客户漏斗的背景下，可以使用TF-IDF对客户在漏斗中采取的不同事件或行为进行加权。...它有两个组成部分： 词频（TF）：衡量一个词在文档中出现的频率。它通过将一个词在文档中出现的次数除以该文档中的总词数来计算。...这样可以帮助我们了解每个事件在客户旅程中的重要性，并做出更明智的决策。...以下是一个示例，展示了如何使用PySpark在客户漏斗中的事件上实现TF-IDF加权，使用一个特定时间窗口内的客户互动的示例数据集： 1.首先，你需要安装PySpark并设置一个SparkSession
我这里提供一个pyspark的版本，参考了大家公开的版本。同时因为官网没有查看特征重要性的方法，所以自己写了一个方法。本方法没有保存模型，相信大家应该会。...from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions...(DoubleType())) df = df.withColumn('is_true_flag',df['ist_true_flag'].cast(IntegerType())) ?...放到stages中 stages += [string_index, encoder] # 将income转换为索引 label_string_index = StringIndexer(inputCol...= 'is_true_flag', outputCol = 'label') # 添加到stages中 stages += [label_string_index] # 类别变量 + 数值变量 assembler_cols
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