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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

#rdd-persistence     我们在上一篇博客提到，RDD 的转化操作是惰性的，要等到后面执行行动操作的时候，才会真正执行计算；     那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作...X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：     在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作X，会被重复调度执行...由于涉及 I/O，因此速度较慢。 DISK_ONLY 在此存储级别，RDD 仅存储在磁盘上，并且由于涉及 I/O，CPU 计算时间较长。...使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量。...） 累加器是另一种类型的共享变量，仅通过关联和交换操作“添加” ，用于执行计数器（类似于 Map-reduce 计数器）或求和操作。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

#rdd-persistence     我们在上一篇博客提到，RDD 的转化操作是惰性的，要等到后面执行行动操作的时候，才会真正执行计算；     那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作...X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：     在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作X，会被重复调度执行...由于涉及 I/O，因此速度较慢。 DISK_ONLY 在此存储级别，RDD 仅存储在磁盘上，并且由于涉及 I/O，CPU 计算时间较长。...使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量。...） 累加器是另一种类型的共享变量，仅通过关联和交换操作“添加” ，用于执行计数器（类似于 Map-reduce 计数器）或求和操作。

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

    在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...table.show（）将为您提供： 您可以对目录本身进行有限的过滤，执行获取和扫描操作的最佳方法是通过PySpark SQL，这将在后面讨论。...df.show（）将为您提供： 使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase读取操作的最简单、最佳方法。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...当前，存在通过这些Java对象支持批量操作的未解决问题。

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    Spark常见错误问题汇总

    by：java.nio.channels.unresolvedAdderssException 原因：该原因是由于hosts未配置，导致不识别 解决方法：修改相应的机器的host即可 在执行Sparksql...LDAP服务异常 解决方法：解决密码和验证问题 使用jdbc的方式连接到ThriftServer，可以执行类似与show tabls的等操作，但是不能执行select相关的操作：java.io.IOException...解决方法：2.1.0规避办法INSERT OVERWRITE不带分区重复执行不会出现问题 执行大数据量的join等操作时出现：1.Missing an output location for shuffle...2.单分区的数据量过大，和分区数过多导致执行task和job存储的信息过多导致Driver OutOfMemoryError 解决方法：1、尽量不要使用collect操作。...PYTHONHASHSEED mean in pyspark 原因：这是由于各个Executor的Hash随机值不一样导致。

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    PySpark数据类型转换异常分析

    RDD.scala:323) [imiu6820qd.jpeg] 2.解决方法 ---- 异常一： NameError: name 'DoubleType' is not defined 问题原因： 由于在...Python代码中未引入pyspark.sql.types为DoubleType的数据类型导致 解决方法： from pyspark.sql.types import * 或者 from pyspark.sql.types...PythonRDD.scala:152) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.compute(PythonRDD.scala:63) 问题原因： 由于...data-types 3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行...测试数据如下： [nv67cfm7rf.png] [t9wcqxydql.png] 代码执行报错如下： Py4JJavaError: An error occurred while calling o291

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

    RDD转换操作 文章目录 Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作 前言 主要参考链接： 一、PySpark RDD 转换操作简介 1.窄操作...由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...常见的执行窄操作的一般有：map()，mapPartition()，flatMap()，filter()，union() 2.宽操作     这些计算数据存在于许多分区上，这意味着分区之间将有数据移动以执行更广泛的转换...由于这些对数据进行混洗，因此它们也称为混洗转换，所以与窄操作相比，是更加昂贵的操作。...它应用一个具名函数或者匿名函数，对数据集内的所有元素执行同一操作。

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    大数据入门与实战-PySpark的使用教程

    使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。...然后，驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。 SparkContext使用Py4J启动JVM并创建JavaSparkContext。...操作 - 这些是应用于RDD的操作，它指示Spark执行计算并将结果发送回驱动程序。 要在PySpark中应用任何操作，我们首先需要创建一个PySpark RDD。...spark', 1)] 3.6 reduce(f) 执行指定的可交换和关联二元操作后，将返回RDD中的元素。...说白了和Python的reduce一样：假如有一组整数[x1,x2,x3]，利用reduce执行加法操作add，对第一个元素执行add后，结果为sum=x1,然后再将sum和x2执行add，sum=x1

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    Python指南：文件处理

    1、文件操作函数 1.1 open() 提到文件操作，那就必须提到 open 函数，因为无论是读取还是写入，都需要先把文件打开，然后才能进行读写操作。...2.1.2 反序列化 要读回 pickled 的数据，我们需要区分开压缩的与未压缩的 pickle。.../pickle_test.txt') 执行完之后可以看到输出如下： {'hello': 'world'} 正是之前写入的内容。...2.2 带可选压缩的原始二进制数据 如果编写自己的代码来处理原始二进制数据，就可以对文件格式进行完全控制，这比 pickle 更具安全性，因为恶意的无效数据将由我们自己的代码控制，而不是由解释器执行。...3、文本文件的读写 第一小节已经伴随着 文件操作函数进行了文本文件操作的演示，此处不再赘述。

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    PySpark从hdfs获取词向量文件并进行word2vec

    前言背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。...调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。...分词+向量化的处理预训练词向量下发到每一个worker后，下一步就是对数据进行分词和获取词向量，采用udf函数来实现以上操作：import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量化的...cut_sentence = cut_title + cut_subtitle res_embed = [] for word in cut_sentence: # 未登录单词这里选择不处理...上实现jieba.load_userdict()如果在pyspark里面直接使用该方法，加载的词典在执行udf的时候并没有真正的产生作用，从而导致无效加载。

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    PySpark简介

    此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。 PySpark是Spark的Python API。...然后，一些PySpark API通过计数等简单操作进行演示。最后，将使用更复杂的方法，如过滤和聚合等函数来计算就职地址中最常用的单词。...将数据读入PySpark 由于PySpark是从shell运行的，因此SparkContext已经绑定到变量sc。对于在shell外部运行的独立程序，需要导入SparkContext。...Spark中有两种类型的操作：转换和操作。转换是延迟加载的操作，返回RDD。但是，这意味着在操作需要返回结果之前，Spark实际上不会计算转换。...map是转换，因此在执行操作之前不会应用该函数。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)..._RDD转换操作 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作 文章目录 Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark...，肯定也适用于键值对RDD； 但是键值对RDD由于其组织形式的特殊性，也有其自己专属的一些转换操作。...使用指定的满足交换律/结合律的函数来合并键对应的值(value),而对键(key)不执行操作，numPartitions=None和partitionFunc的用法和groupByKey()时一致；...numPartitions的值是要执行归约任务数量，同时还会影响其他行动操作所产生文件的数量； 而处一般可以指定接收两个输入的 匿名函数。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

    _RDD转换操作 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作 文章目录 Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作 前言 主要参考链接...： 一、PySpark RDD 行动操作简介 二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 1....PySpark 操作....行动操作会触发之前的转换操作进行执行。 即只有当程序遇到行动操作的时候，前面的RDD谱系中的一系列的转换操作才会运算，并将由行动操作得到最后的结果。...和map类似，但是由于foreach是行动操作，所以可以执行一些输出类的函数，比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 中每个唯一值的计数作为

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    pyspark（一）--核心概念和工作原理

    在之前文章中我们介绍了大数据的基础概念，和pyspark的安装。本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。...它提供了丰富的操作算子，不是只有map和reduce两个操作；支持懒操作，在RDDs之间构建一个DAG，中间结果不用执行，而且支持缓存，可以在内存中快速完成计算。...由于shuffle操作，让不同的Stage不能并行，后面的stage必须等前面的stage完成才能开始。...pyspark实现机制如下图：在driver端，spark执行在JVM，python通过py4j调用Java的方法，SparkContext利用Py4J启动一个JVM并产生一个JavaSparkContext...，将pyspark程序映射到JVM中；在Executor端，spark也执行在JVA，task任务已经是序列后的字节码，不需要用py4j了，但是如果里面包含一些python库函数，JVM无法处理这些python

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    SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

    导读 看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等...由于Spark是基于Scala语言实现的大数据组件，而Scala语言又是运行在JVM虚拟机上的，所以Spark自然依赖JDK，截止目前为止JDK8依然可用，而且几乎是安装各大数据组件时的首选。...，自然可以通过pip包管理工具进行安装，所以仅需执行如下命令即可完成自动安装： pip install pyspark 为了保证更快的下载速度，可以更改pip源为国内镜像，具体设置方式可参考历史文章：...pyspark即可；而spark tar包解压，则不仅提供了pyspark入口，其实还提供了spark-shell（scala版本）sparkR等多种cmd执行环境； 使用方式不同：pip源安装需要在使用时...4）spark.DataFrame注册临时数据表并执行SQL查询语句 ?

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    从零到一spark进阶之路（三） pyspark 处理movies数据集(整理ING6-20)

    PySpark简介 官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。...也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。...Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。...处理movies数据集 下面我通过PySpark对真实的数据集进行处理，并作图形来分析。首先我需要介绍下数据集以及数据处理的环境。...MovieLens包括两个不同大小的库，适用于不同规模的算法．小规模的库是943个独立用户对1682部电影作的10000次评分的数据（我是用这个小规模作数据处理和分析）；通过对数据集分析，为用户预测他对其他未观看的电影的打分

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    pickle源码大宝典-ForMe

    ,获取var2的__setstate__子成员作为var3,如果var3非空,那就执行var3(var1),这个操作正常就是通过__setstate__设置变量的属性 # 但是上面的var3为空也有别的处理...__new__(var3, *var2, **var1)之后将执行生成的对象压栈 STACK_GLOBAL = b'\x93'#(这个很有用) #和GLOBAL操作一样但是导入的模块从栈上获取...1121~1600行,里面定义了各个pickle操作所执行的对应函数, 并且将每个函数都放到了一个名为dispatch的字典中,key就是操作对应的操作名, value就是定定义的对应函数 1~96行...__new__(var3, *var2, **var1)之后将执行生成的对象压栈 STACK_GLOBAL = b'\x93'#(这个很有用) #和GLOBAL操作一样但是导入的模块从栈上获取...): raise UnpicklingError("unsupported persistent id encountered") 1121~1600行::重要,定义了全部pickle操作分别执行哪些操作

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