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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应的 值 value 进行分组 , 然后 , 按照 开发者 提供的 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到的 键值对 KV 型 的数据..., 如 : 相加操作 , 最终聚合结果是 35 ; ("Jerry", 12) 和 ("Jerry", 13) 分为一组 ; 如果 键 Key 有 A, B, C 三个 值 Value 要进行聚合 ,...首先将 A 和 B 进行聚合 得到 X , 然后将 X 与 C 进行聚合得到新的值 Y ; 具体操作方法是 : 先将相同 键 key 对应的 值 value 列表中的元素进行 reduce 操作 ,...键 Key 下的多个 Value 值 进行相加操作 , # 应用 reduceByKey 操作，将同一个 Key 下的 Value 相加 rdd2 = rdd.reduceByKey(lambda a...Key 对应的 值 Value 进行聚合操作 , 将同一个 Key 下的 Value 相加, 也就是统计 键 Key 的个数 ; # 应用 reduceByKey 操作， # 将同一个 Key 下的

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

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（依赖图）。...可以是具名函数，也可以是匿名，用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其分组方式的表达式.https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-groupby-explained-with-example.../ sortBy(,ascending=True) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序.使用groupBy 和 sortBy的示例:#求余数，并按余数，对原数据进行聚合分组#...，而键不变 flatMapValues() 和之前介绍的flatmap函数类似，只不过这里是针对 (键,值) 对的值做处理，而键不变 分组聚合排序操作 描述 groupByKey() 按照各个键，对(...key,value) pair进行分组, 并把同组的值整合成一个序列这是转化操作 reduceByKey() 按照各个键，对(key,value) pair进行聚合操作，对同一key对应的value

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    在 PySpark 中，如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作？

    在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...读取 CSV 文件并创建 DataFramedf = spark.read.csv("path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True)# 按某一列进行分组...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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

    一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...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...Boolean, numPartitions: Int): RDD[T] 参数说明 : f: (T) ⇒ U 参数 : 函数 或 lambda 匿名函数 , 用于 指定 RDD 中的每个元素 的 排序键...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 排序键...Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的 单词出现次数作为 排序键 进行排序

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    对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？...即使在单台PC上，也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...按定义索引排序。 我们的想法是使用Dask来完成繁重的工作，然后将缩减后的更小数据集移动到pandas上进行最后的处理。这就引出了第二个警告。必须使用.compute()命令具体化查询结果。...加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。 Dask对排序几乎没有支持。...即使Julia没有进入前20名最流行的编程语言，我想它还是有前途的，如果你关注它的开发，你就不会犯错误。

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    PySpark 通过Arrow加速

    Spark 触发计算，比如加载数据，然后把数据转成内部存储格式InternalRow,接着启动Python Deamon, Python Deamon再启动多个Worker, 数据通过socket协议发送给...前面是一个点，第二个点是，数据是按行进行处理的，一条一条，显然性能不好。 第三个点是，Socket协议通讯其实还是很快的，而且不跨网络，只要能克服前面两个问题，那么性能就会得到很大的提升。...向量化指的是，首先Arrow是将数据按block进行传输的，其次是可以对立面的数据按列进行处理的。这样就极大的加快了处理速度。...Execution time max: 2.067, average: 2.067 当然我这个测试并不严谨，但是对于这种非常简单的示例，提升还是有效三倍的，不是么？而这，只是改个配置就可以达成了。...分组聚合使用Pandas处理 另外值得一提的是，PySpark是不支持自定义聚合函数的，现在如果是数据处理，可以把group by的小集合发给pandas处理，pandas再返回，比如 def trick7

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】     这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中...； sparkContext.wholeTextFiles() 将文本文件读入 RDD[(String,String)] 类型的 PairedRDD，键是文件路径，值是文件内容。...此方法还将路径作为参数，并可选择将多个分区作为第二个参数。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....可能导致shuffle的操作包括： repartition和coalesce等重新分区操作， groupByKey和reduceByKey等聚合操作（计数除外）， 以及cogroup和join等连接操作

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...； sparkContext.wholeTextFiles() 将文本文件读入 RDD[(String,String)] 类型的 PairedRDD，键是文件路径，值是文件内容。...此方法还将路径作为参数，并可选择将多个分区作为第二个参数。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....可能导致shuffle的操作包括： repartition和coalesce等重新分区操作， groupByKey和reduceByKey等聚合操作（计数除外）， 以及cogroup和join等连接操作

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    PySpark数据计算

    【拓展】链式调用：在编程中将多个方法或函数的调用串联在一起的方式。在 PySpark 中，链式调用非常常见，通常用于对 RDD 进行一系列变换或操作。...通过链式调用，开发者可以在一条语句中连续执行多个操作，不需要将每个操作的结果存储在一个中间变量中，从而提高代码的简洁性和可读性。...三、reduceByKey算子定义:reduceByKey算子用于将具有相同键的值进行合并，并通过指定的聚合函数生成一个新的键值对 RDD。...对于键 '男'：首先处理到的值是 99，然后是 88；使用 lambda a, b: a + b，即 99 + 88 = 187。...numPartitions=1)print(rdd2.collect())sc.stop()输出结果：('小明', 99), ('小城', 99), ('小红', 88), ('小李', 66)【注意】如果多个元素具有相同的键

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    Pyspark学习笔记专栏系列文章目录 Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext...key)为省份名，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys # the example of keys...就是说如果对数据分组并不只是为了分组，还顺带要做聚合操作（比如sum或者average），那么更推荐使用reduceByKey或者aggregateByKey， 会有更好的性能表现。...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；...但是对于 foldByKey 而言，观察发现其 zeroValue出现的数目 就是 partition_num， 相当于只是在每个partition上多一个zeroValue，最后做不同partition聚合的时候没有用到

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    大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

    ).toDF(*columns)df = df.union(df_to_add) 多个dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...：25%、50% 和 75%Pandas 和 PySpark 计算这些统计值的方法很类似，如下： Pandas & PySparkdf.summary()#或者df.describe() 数据分组聚合统计...Pandas 和 PySpark 分组聚合的操作也是非常类似的： Pandasdf.groupby('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    ，无论是传统关系型数据库SQL还是数仓Hive中，窗口函数都是一个大杀器，PySpark SQL自然也支持，重点是支持partition、orderby和rowsBetween三类操作，进而完成特定窗口内的聚合统计...无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似，所以部分功能又是仿照后者设计 换言之，记忆PySpark中的DataFrame只需对比SQL+pd.DataFrame即可。...groupby/groupBy：分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...之后所接的聚合函数方式也有两种：直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数，这与pandas中的用法几乎完全一致，所以不再赘述，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？一文。...是在现有DataFrame基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列

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    Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

    .RDD谱系 6.窄依赖（窄操作）- 宽依赖（宽操作）： 7.RDD容错性 8.RDD类型 9.基本的RDD操作 1.RDD简述 RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集...，每个文件会作为一条记录（键-值对）； #其中文件名是记录的键，而文件的全部内容是记录的值。...官网链接如下 http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.sql.html#pyspark.sql.SparkSession.read...若一RDD在多个行动操作中用到，就每次都会重新计算，则可调用cache()或persist( )方法缓存或持久化RDD。...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集。DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表!

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    分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

    对于每个Spark应用程序，Worker Node上存在一个Executor进程，Executor进程中包括多个Task线程。...分布式机器学习原理 在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...spark的分布式训练的实现为数据并行：按行对数据进行分区，从而可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。...PySpark项目实战 注：单纯拿Pyspark练练手，可无需配置Pyspark集群，直接本地配置下单机Pyspark，也可以使用线上spark集群(如: community.cloud.databricks.com...).show() #Compute summary statistics df.groupBy('Survived').agg(avg("Age"),avg("Fare")).show() # 聚合分析

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    PySpark简介

    什么是PySpark？ Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。...PySpark是Spark的Python API。本指南介绍如何在单个Linode上安装PySpark。...安装PySpark和Natural Language Toolkit（NLTK）： conda install -c conda-forge pyspark nltk 3. 启动PySpark。...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。...过滤和聚合数据 1. 通过方法链接，可以使用多个转换，而不是在每个步骤中创建对RDD的新引用。reduceByKey是通过聚合每个单词值对来计算每个单词的转换。

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