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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...新的 RDD 对象 ) 中的 分区数 ; 当前没有接触到分布式 , 将该参数设置为 1 即可 , 排序完毕后是全局有序的 ; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的..., 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...() 3、执行结果 执行结果 : D:\001_Develop\022_Python\Python39\python.exe D:/002_Project/011_Python/HelloPython/

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PySpark 中的机器学习库

因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈...在大数据上进行机器学习，需要处理全量数据并进行大量的迭代计算，这要求机器学习平台具备强大的处理能力。Spark立足于内存计算，天然的适应于迭代式计算。...但是随着版本的迭代，DataFrame和DataSet的API逐渐成为标准的API，就需要为它们建立新的切入点. ?...BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。...DataFrame 之上的更加高层次的 API 库，以更加方便的构建复杂的机器学习工作流式应用。

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    PySpark——开启大数据分析师之路

    分布式意味着它支持多节点并行计算和备份；而快速则是相对Hadoop中的MapReduce计算框架而言，官网号称速度差距是100倍；计算引擎则描述了Spark在大数据生态中定位：计算。...所以总结一下，安装pyspark环境仅需执行两个步骤： 安装JDK8，并检查系统配备java环境变量 Pip命令安装pyspark包 顺利完成以上两个步骤后，在jupyter中执行如下简单代码，检验下...() # 输出4 ‍ 03 PySpark主要功能介绍 Spark作为分布式计算引擎，主要提供了4大核心组件，它们之间的关系如下图所示，其中GraphX在PySpark中暂不支持。...进一步的，Spark中的其他组件依赖于RDD，例如： SQL组件中的核心数据结构是DataFrame，而DataFrame是对rdd的进一步封装。...，支持的学习算法更多，基于SQL中DataFrame数据结构，而后者则是基于原生的RDD数据结构，包含的学习算法也较少 了解了这些，PySpark的核心功能和学习重点相信应该较为了然。

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    Spark MLlib

    这是因为在通常情况下，机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算，本次计算的结果要作为下- 次迭代的输入。...在这个过程中，MapReduce只能把中间结果存储到磁盘中，然后在下一次计算的时候重新从磁盘读取数据；对于迭代频发的算法，这是制约其性能的瓶颈。...相比而言，Spark 立足于内存计算，天然地适用于迭代式计算，能很好地与机器学习算法相匹配。...基于大数据的机器学习，需要处理全量数据并进行大量的迭代计算，这就要求机器学习平台具备强大的处理能力和分布式计算能力。然而，对于普通开发者来说，实现一个分布式机器学习算法，仍然是一件极具挑战性的工作。...（三）Spark机器学习库MLlib 需要注意的是，MLlib中只包含能够在集群上运行良好的并行算法，这一点很重要 有些经典的机器学习算法没有包含在其中，就是因为它们不能并行执行 相反地

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    谈谈知识的融汇贯通：以“java中的迭代器失效问题”为例

    提示 文中涉及知识点： Collection 、 Iterator Guava 中的 Lists.partition 方法 如果你对这两个知识点不了解，强烈建议阅读文中引用的参考文章。...场景一：以ArrayList为例 参考文章 java迭代器失效 和 Collection与Iterator的remove()方法区别与ConcurrentModificationException异常...，可将迭代器和 Collection 的不同理解为：迭代器是基于 Collection 的一个视图，迭代器执行诸如 remove 和 add 之类的操作时，会首先在底层 Collection 上操作，最后将...场景二：以Guava中的Lists.partition为例 参考文章 列表分片实现 和 Java 集合细节（三）：subList 的缺陷 ,可知 Lists.partition 的底层实现就是 subList...JDK 5.0 中更灵活、更具可伸缩性的锁定机制 。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    惯例开局一张图 01 PySpark SQL简介 前文提到，Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎，支持多种应用场景。...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到DAG中完成逻辑添加...，并不实际执行计算 take/head/tail/collect：均为提取特定行的操作，也属于action算子 另外，DataFrame还有一个重要操作：在session中注册为虚拟表，而后即可真正像执行...可以实现SQL中大部分功能，同时为了进一步实现SQL中的运算操作，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。

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    别说你会用Pandas

    这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式，你可以使用toPandas() 的方法，将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame，但需要注意的是...相反，你也可以使用 createDataFrame() 方法从 pandas DataFrame 创建一个 PySpark DataFrame。...PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统，可以将数据和计算分布到多个节点上，能突破你的单机内存限制。...其次，PySpark采用懒执行方式，需要结果时才执行计算，其他时候不执行，这样会大大提升大数据处理的效率。

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    PySpark ML——分布式机器学习库

    进一步的，spark中实际上支持两个机器学习模块，MLlib和ML，区别在于前者主要是基于RDD数据结构，当前处于维护状态；而后者则是DataFrame数据结构，支持更多的算法，后续将以此为主进行迭代。...点说明： 延迟执行：延迟执行是基于DAG实现，也是Spark实现运行效率优化的一大关键。...无论是基于RDD数据抽象的MLlib库，还是基于DataFrame数据抽象的ML库，都沿袭了spark的这一特点，即在中间转换过程时仅记录逻辑转换顺序，而直到遇有产出非结果时才真正执行，例如评估和预测等...； DataFrame增加列：DataFrame是不可变对象，所以在实际各类transformer处理过程中，处理的逻辑是在输入对象的基础上增加新列的方式产生新对象，所以多数接口需指定inputCol和...sklearn中的随机森林分类器准确率 sklearn中随机森林分类器评分要更高一些，更进一步深入的对比分析留作后续探索。

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    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。...Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能： 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数，并将pandas...API集成到PySpark应用中。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...一旦DataFrame执行达到一个完成点（如，完成批查询）后会发出一个事件，该事件包含了自上一个完成点以来处理的数据的指标信息。

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    总要到最后关头才肯重构代码，强如spark也不例外

    这里的Hive可能很多人不太熟悉，它是Hadoop家族结构化查询的工具。将hadoop集群中的数据以表结构的形式存储，让程序员可以以类SQL语句来查询数据。看起来和数据库有些近似，但原理不太一样。...进一步可以发现，整个架构当中已经完全没有MapReduce的影子了，底层的执行单元就是RDD。也就是说SparkSQL其实是进一步更高层次的封装。...当我们执行pyspark当中的RDD时，spark context会通过Py4j启动一个使用JavaSparkContext的JVM，所有的RDD的转化操作都会被映射成Java中的PythonRDD对象...本来Python的执行效率就低，加上中间又经过了若干次转换以及通信开销（占大头），这就导致了pyspark中的RDD操作效率更低。...我们把下图当中的函数换成filter结果也是一样的。 ? 另外一种操作方式稍稍复杂一些，则是将DataFrame注册成pyspark中的一张视图。

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    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    通过使用Koalas，在PySpark中，数据科学家们就不需要构建很多函数（例如，绘图支持），从而在整个集群中获得更高性能。...6.jpg Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能： 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数...，并将pandas API集成到PySpark应用中。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...一旦DataFrame执行达到一个完成点（如，完成批查询）后会发出一个事件，该事件包含了自上一个完成点以来处理的数据的指标信息。

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    NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

    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。...这可能是通过广告、社交媒体、口碑或其他形式的营销实现的。 兴趣：在这个阶段，客户对产品或服务产生兴趣，并开始进一步研究。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。...() spark = SparkSession(sc) 2.接下来，你需要将客户互动的数据集加载到PySpark DataFrame中。...（IDF），你需要计算在时间窗口内执行了每个事件类型的客户数量，然后计算总客户数除以该数量的对数。

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    物联网中的边缘计算：提高网络效率以减少流量

    在其他情况下，边缘计算允许研究人员分析传感器数据以确保质量，然后再将其添加到更大的数据存储库以供进一步研究或者，他们可以向传感器数据添加适当的元数据，例如GPS坐标和绘图信息。...专注于物联网中的边缘计算 Gartner副总裁兼分析师Thomas Bittman认为物联网的采用是推动边缘计算发展的主要力量之一。...数据处理，压缩和过滤是将在边缘执行的常见任务，“德克萨斯州Round Rock的制造自动化公司自动化解决方案部门总监Mike Boudreaux表示。 服务提供商可以很好地部署没有应用软件的边缘设备。...物联网中的边缘计算有助于养活全世界 Purdue大学的精准农业计划依赖于物联网边缘计算的各种设备，包括传感器，太阳能无线设备，服务器和其他设备 - 所有设备都旨在帮助Smoker跟踪大学里1,408英亩农场的情况...一个很好的例子是：在世界各地运营多个工厂的制造商可能希望在工厂地板上集成边缘计算，以跟踪生产缺陷，但当他们想看到明各工厂之间相互比较的数据时，他们会在云中或内部数据中心中收集数据。

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    PySpark SQL 相关知识介绍

    HDFS用于分布式数据存储，MapReduce用于对存储在HDFS中的数据执行计算。 2.1 HDFS介绍 HDFS用于以分布式和容错的方式存储大量数据。HDFS是用Java编写的，在普通硬件上运行。...机器学习和图形算法本质上是迭代的，这就是Spark的神奇之处。根据它的研究论文，它比它的同行Hadoop快得多。数据可以缓存在内存中。在迭代算法中缓存中间数据提供了惊人的快速处理。...这意味着它可以从HDFS读取数据并将数据存储到HDFS，而且它可以有效地处理迭代计算，因为数据可以保存在内存中。除了内存计算外，它还适用于交互式数据分析。...我们可以使用结构化流以类似的方式对流数据执行分析，就像我们使用PySpark SQL对静态数据执行批处理分析一样。正如Spark流模块对小批执行流操作一样，结构化流引擎也对小批执行流操作。...catalyst优化器在PySpark SQL中执行查询优化。PySpark SQL查询被转换为低级的弹性分布式数据集(RDD)操作。

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    独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

    数据框的特点 数据框实际上是分布式的，这使得它成为一种具有容错能力和高可用性的数据结构。 惰性求值是一种计算策略，只有在使用值的时候才对表达式进行计算，避免了重复计算。...Spark的惰性求值意味着其执行只能被某种行为被触发。在Spark中，惰性求值在数据转换发生时。 数据框实际上是不可变的。由于不可变，意味着它作为对象一旦被创建其状态就不能被改变。...我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中，然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据 让我们从一个CSV文件中加载数据。...原文标题：PySpark DataFrame Tutorial: Introduction to DataFrames 原文链接：https://dzone.com/articles/pyspark-dataframe-tutorial-introduction-to-datafra...目前正在摸索和学习中，也报了一些线上课程，希望对数据建模的应用场景有进一步的了解。不能成为巨人，只希望可以站在巨人的肩膀上了解数据科学这个有趣的世界。

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

    ） 系列文章目录： ---- 前言 本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的 一、PySpark RDD 持久化 参考文献：https...://sparkbyexamples.com/pyspark-rdd#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...PySpark 通过使用 cache() 和persist() 提供了一种优化机制，来存储 RDD 的中间计算，以便它们可以在后续操作中重用。...， 并将 RDD 或 DataFrame 作为反序列化对象存储到 JVM 内存中。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。

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    大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

    但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。...这种情况下，我们会过渡到 PySpark，结合 Spark 生态强大的大数据处理能力，充分利用多机器并行的计算能力，可以加速计算。...在 Pandas 和 PySpark 中，我们最方便的数据承载数据结构都是 dataframe，它们的定义有一些不同，我们来对比一下看看： Pandascolumns = ["employee","department...在 Spark 中，使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数

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    PySpark实战指南：大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

    PySpark简介 PySpark是Spark的Python API，它提供了在Python中使用Spark分布式计算引擎进行大规模数据处理和分析的能力。...我们可以使用PySpark提供的API读取数据并将其转换为Spark的分布式数据结构RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame。...PySpark提供了丰富的操作函数和高级API，使得数据处理变得简单而高效。此外，PySpark还支持自定义函数和UDF（用户定义函数），以满足特定的数据处理需求。...在大数据处理和分析中，分布式计算的性能和效率至关重要。...PySpark提供了一些优化技术和策略，以提高作业的执行速度和资源利用率。例如，可以通过合理的分区和缓存策略、使用广播变量和累加器、调整作业的并行度等方式来优化分布式计算过程。

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