：Scala，一门「特立独行」的语言！...、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ... 但实际操作起来，还是遇到不少问题。...spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...import spark.implicits._ val df_new = df.withColumn("x_new", $"x") 上述代码构造了一个新 df_new 对象，其中有 x_new 列与...看起来，似乎 python 下的操作更加简洁优雅，但我更喜欢用 scala 书写这种级别的项目。 原因很简单， scala 对于类型的严格要求已经其从函数式编程那里借鉴来的思想，让代码写得太爽了。
** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --- 1.5 按条件筛选when / between --- 2、-------- 增、改 -------- --- 2.1 新建数据...fraction = x, where x = .5，代表抽取百分比 — 1.5 按条件筛选when / between — when(condition, value1).otherwise(value2...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....串联 df = df.withColumn('mod_val_test1',F.when(df['rand'] when(df['rand'] 如何新增一个特别List??
文章目录 需求说明 代码分析 调优 总结 记一次SparkSql ETL 过程 需求说明 1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算， 满足条件的才算...，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。...（就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件） 代码分析 val spark = SparkSession.builder().master(...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip"))//自定义udf...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip")) .coalesce
前面文章讲了如何使用pyspark做特征工程 这篇文章我们来讲讲，如何使用pyspark为推荐模型做特征工程。...('label', when(F.col('rating') >= 3.5, 1).otherwise(0)) return ratingSamples +------+-------+----...('userPositiveHistory', F.collect_list(when(F.col('label') == 1, F.col('movieId')...("userGenres", extractGenresUdf( F.collect_list(when(F.col('label') == 1, F.col('genres')).otherwise....withColumn("userGenre3", F.col("userGenres")[2]) \ .withColumn("userGenre4", F.col("
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？...（2）当深度学习遇到大规模数据集时，“大规模深度学习”如何能保证其有效性？ （3）基于现有的 Spark / Hadoop 集群是否可以用？...语言层面支持Scala/Python。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。...那要如何弥补这一不足呢？...原文链接： https://medium.com/sfu-big-data/when-deep-learning-got-big-a833a69be460 （*本文为 AI科技大本营编译文章，转载请微信联系
Scala代码： val w = Window.orderBy(mData("SellerId")) mData.withColumn("Mom", mData ("Amount")/lag(mData...但Scala的结构化数据对象不支持下标取记录，只能用lag函数整体移行，这对结构化数据不够方便。lag函数不能用于通用性强的forEach，而要用withColumn之类功能单一的循环函数。...以分组为例，除了常规的等值分组外，SPL还提供了更多的分组方案： 枚举分组：分组依据是若干条件表达式，符合相同条件的记录分为一组。...有序分组：分组依据是已经有序的字段，比如字段发生变化或者某个条件成立时分出一个新组，SPL直接提供了这类有序分组，在常规分组函数上加个选项就可以完成，非常简单而且运算性能也更好。...Scala： val raw=spark.read.text("D:/threelines.txt") val rawrn=raw.withColumn("rn", monotonically_increasing_id
不过, Scala和Java也有类似的API. 1.随机数据生成 随机数据生成对于测试现有算法和实现随机算法(如随机投影)非常有用....('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27)) In [4]: df.describe().show() +------...下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....试想一下, 如果items包含10亿个不同的项目：你将如何适应你的屏幕上一大堆条目的表？ 5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用....1.0| +--------------------+------------------+------------------+ 下一步是什么 本博文中描述的所有功能都在Python, Scala
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。...genreIndexSamples.groupBy('movieId').agg( F.collect_list('genreIndexInt').alias('genreIndexes')).withColumn...("indexSize", F.lit(indexSize)) # 生成vector finalSample = processedSamples.withColumn("vector"...F.avg("rating").alias("avgRating"))\ .withColumn
Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。...这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。 Python编程语言要求一个安装好的IDE。...”添加条件，用“like”筛选列内容。...5.2、“When”操作 在第一个例子中，“title”列被选中并添加了一个“when”条件。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。
然后我们可以创建一个scala的文件。 ? 这里要注意蓝色的框，如果不点scala文件夹，是看不到上面我选择的Scala Class这个选项的。...接下来我们讨论如何处理数据处理的相关问题。 4. Spark实现空值填充 空值填充是一个非常常见的数据处理方式，核心含义就是把原来缺失的数据给重新填上。...那应该如何操作呢？可以这样 import org.apache.spark.sql.functions....最后再来看一下异常值的丢弃，应该如何处理。 Request 9: 将异常值进行丢弃，即如果异常值大于上四分位数+1.5IQR或小于下四分位数-1.5IQR，则丢弃。...在这里我们也用到了格式化字符串，将变量lowerRange和upperRange以SQL的形式传入了我们的条件中。这里用到了filter函数，意思是满足条件的才能留下。 6.
解决方法：sbt takes some time to download its jars when it is run first time，不要退出，直至sbt处理完 63、经验：ES的分片类似kafka...解决方法：The second argument for DataFrame.withColumn should be a Column so you have to use a literal: ...df.withColumn('new_column', lit(10)) 80、Error:scalac:Error:object VolatileDoubleRef does not have a...:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing... yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 4 Ratio between virtual memory to physical memory when
让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计。 Apache Hudi 是下一代流数据湖平台。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...让我们看看如何通过使用经典方法的解决方法来克服这个问题。让我们考虑一个包含产品详细信息和卖家折扣的表。...("eff_start_ts",to_timestamp(col("eff_start_ts"))) .withColumn("seller_id",col("seller_id").cast("int...("eff_end_ts",to_timestamp(lit("9999-12-31 23:59:59"))) .withColumn("actv_ind",lit(1)) insDf.show(false...scala> val upsertDf = insDf.union(updActiveDf).union(updInactiveDf) scala> upsertDf.show +---------
但是真正难的，是如何收集到符合场景要求的数据以及如何保证这些数据的质量，就连用 AI 测试 AI 这个方法，也需要先收集到符合要求的数据才能训练出可以用来测试的模型。...还有一个需要注意的是下面这段代码：result = predictions \ .withColumn('result', F.when((F.col('prediction') == 1.0)...方法去根据条件判断这份数据是属于混淆矩阵中的哪种情况并写入到新建的 result 列。...cast(DataTypes.IntegerType)) .withColumn("i006", functions.when(functions.col("i006")....cast(DataTypes.IntegerType)) .withColumn("i008", functions.when(functions.col("i008").
文章大纲 欺诈检测一般性处理流程介绍 pyspark + xgboost DEMO 参考文献 xgboost 和pyspark 如何配置呢？...('is_BEN_TYPE_Applicant',F.when(F.col("BEN_TYPE") == "Applicant", F.lit(1)).otherwise(F.lit(0)))...("FRAC_BEN_TYPE_Child", F.col("TOT_is_BEN_TYPE_Child")/F.col("NUM_LINES")) .withColumn...( code, F.when( res_df[codeField].like(likeCode),...( "is_" + field + "_" + value, F.when( F.col(field) == value,
sbt 0.13.6 … 解决方法：sbt takes some time to download its jars when it is run first time，不要退出，直至sbt处理完 63...文件 解决方法：pom.xml加入scala-tools插件相关配置，下载并更新 75、Error:scala: Error: org.jetbrains.jps.incremental.scala.remote.ServerException...解决方法：The second argument for DataFrame.withColumn should be a Column so you have to use a literal: df.withColumn...:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an...enforced for containers yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 4 Ratio between virtual memory to physical memory when
代码： https://github.com/apache/spark/blob/v3.1.2/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/feature/StandardScaler.scala...* It will build a dense output, so take care when applying to sparse input....getTransformFunc(shift, scale, $(withMean), $(withStd)) val transformer = udf(func) dataset.withColumn...spark 中的标准化 spark 中的归一化 扩展spark 的归一化函数 spark 中的 特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala
将样本存放到项目目录为src/main/resources/consumerdata.csv，然后新建一个Scala的object类，创建一个main方法, 模拟从HDSF读取数据，然后通过.map(_...shoppingMotivation", StringType) )) val df = ss.createDataFrame(rowRDD, schema).toDF() //按年龄分布计算 val agedf = df.withColumn...("age_range", when(col("age").between(0, 20), "0-20") .when(col("age").between(21, 30), "21-30"...when(col("age").between(51, 60), "51-60") .when(col("age").between(61, 70), "61-70") .when(col...本文基于分析消费者行为数据，可以入门学习到，Spark如何读取样本文件，通过map(_.split(","))处理样本成一个数组格式的RDD，基于该RDD，可以进一步通过map、reduceByKey、
您还需要定义该表如何将数据反序列化为行，或将行序列化为数据，即 “serde”。...它们定义如何将分隔的文件读入行。 使用 OPTIONS 定义的所有其他属性将被视为 Hive serde 属性。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...PySpark 中 DataFrame 的 withColumn 方法支持添加新的列或替换现有的同名列。...上的行为更改 之前 1.4 版本中，DataFrame.withColumn() 只支持添加列。
Polyglot： 支持Scala，Java，Python和R编程。 让我们继续我们的PySpark教程博客，看看Spark在业界的使用情况。...大量的库： Scala没有足够的数据科学工具和Python，如机器学习和自然语言处理。此外，Scala缺乏良好的可视化和本地数据转换。...这是一个必要条件为在MLlib线性回归API。...VectorAssembler t = VectorAssembler(inputCols=['yr'], outputCol = 'features') training = t.transform(fga_py)\ .withColumn...('yr',fga_py.yr)\ .withColumn('label',fga_py.fg3a_p36m) training.toPandas().head() 然后，我们使用转换后的数据构建线性回归模型对象
当数据遇见智能：这对"饭搭子"如何炒出商业价值的满汉全席凌晨三点的程序员小张盯着屏幕傻笑——他训练的推荐模型刚帮公司多赚了200万。这不是魔法，而是大数据和AI这对"黄金搭档"在悄悄发功。...做数据SPAfrom pyspark.sql import functions as Fdf = spark.read.json("s3://raw_sales_data")clean_df = df.withColumn...("price", F.regexp_replace("price", "元", "").cast("float")) \ .withColumn("sales", F.split...("sales", "约|份")[1].cast("int")) \ .withColumn("discount_rate", F.when(F.col("discount").contains
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