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【Python】PySpark 数据处理 ① ( PySpark 简介 | Apache Spark 简介 | Spark 的 Python 语言版本 PySpark | Python 语言场景 )

一、PySpark 简介 1、Apache Spark 简介 Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于...、R和Scala , 其中 Python 语言版本的对应模块就是 PySpark ; Python 是 Spark 中使用最广泛的语言 ; 2、Spark 的 Python 语言版本 PySpark Spark...的 Python 语言版本 是 PySpark , 这是一个第三方库 , 由 Spark 官方开发 , 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API ; PySpark 允许 Python...开发者 使用 Python 语言 编写Spark应用程序 , 利用 Spark 数据分析引擎 的 分布式计算能力 分析大数据 ; PySpark 提供了丰富的的 数据处理 和 分析功能模块 : Spark...Spark GraphFrame : 图处理框架模块 ; 开发者 可以使用 上述模块 构建复杂的大数据应用程序 ; 3、PySpark 应用场景 PySpark 既可以作为 Python 库进行数据处理

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    JS offsetParent属性:获取最近的上级定位元素

    在js中,offsetParent 属性表示最近的上级定位元素。...要获取相对父级元素的位置,可以先判断 offsetParent 属性是否指向父元素,如果是,则直接使用 offsetLeft 和 offsetTop 属性获取元素相对于父元素的距离;否则分别获得当前元素和父元素距离窗口的坐标...//获取指定元素距离父元素左上角的偏移坐标//参数:e表示获取位置的元素//返回值:返回对象直接量,其中属性x表示x轴偏移距离,属性y表示y轴偏移距离function getP (e) { if...; var y = o.y - p.y; } return { //返回当前元素距离父元素的坐标 "x" : x, "y" : y },}下面调用该扩展函数获取指定元素相对父元素的偏移坐标...var box = document.getElementById("box");var o = getP (box); //调用扩展函数获取元素对应父元素的偏移坐标console.log(o.x);

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    大数据入门与实战-PySpark的使用教程

    1 PySpark简介 Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python,Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。...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。...以下代码块包含PySpark类的详细信息以及SparkContext可以采用的参数。...示例 - PySpark Shell 现在你对SparkContext有了足够的了解,让我们在PySpark shell上运行一个简单的例子。...3 PySpark - RDD 在介绍PySpark处理RDD操作之前,我们先了解下RDD的基本概念: RDD代表Resilient Distributed Dataset,它们是在多个节点上运行和操作以在集群上进行并行处理的元素

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    最近收集的一些数据

    这是学习笔记的第 2254 篇文章 读完需要5分钟 速读仅需3分钟 ? 最近忙里抽闲的刷了下抖音,刷到内心感到空虚了,我觉得是阅读的内容出了问题,于是做了一些调整,开始阅读一些有深度的内容。...以下是最近付费阅读收集到的一些数据。 海外市场很可能是助推美国大型科技公司股价上涨的一个关键因素。这些科技公司的收入中,有相当大一部分来自海外市场。...标准普尔的数据显示,2018年,标普500指数成份股公司42.9%的销售额来自海外市场(2019年数据尚未公布)。...根据艾瑞咨询的数据,2019年直播电商整体成交额达4512.9亿元,同比增长200%,占网购整体规模的4.5%,而且成长空间巨大。...因为根据彭博新能源财经的数据,过去10年涌入中国新能源行业的投资高达8180亿美元,是第二名国家的两倍多。

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    Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

    本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一列数据在哪里,列年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟,完全不匹配,不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在,数据更加干净,可以轻松地使用。...现在的数据看起来像我们想要的那样。

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    浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验

    ---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换...数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入,主要接入方式有三: 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...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...直方图,饼图 4.4 Top 指标获取 top 指标的获取说白了,不过是groupby 后order by 一下的sql 语句 ---- 5.数据导入导出 参考:数据库,云平台,oracle,aws,es...6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验 ---- ----

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    最近超火的自动获取QQ空间历史动态的开源项目

    接着就是该删的删,该隐藏的隐藏。今天要分享的这个项目就可以帮我们查找出来曾经发表过的说说。直接可视化展示出来。...1.项目介绍 作者的github官方地址如下:https://github.com/LibraHp/GetQzonehistory ,顾名思义就是获取qq空间发布的历史说说。...原理就是是通过模拟登录QQ空间来获取历史消息列表,然后进行数据分析,最后将爬取的说说存放到/resource/result目录下使用。 使用的方法也很简单,我们直接下载对应的程序,然后解压使用即可。...页面就会出现一个二维码,我们用我们的手机QQ扫描二维码登录。登录之后,就会自动获取历史的自己的动态,以及与自己有关的动态(比如评论过)等。亲测并不能获取到已删除的说说。...页面分别如下: 获取完毕之后,左边的说说列表,留言列表,好友列表等这些就均可以点击查看了。我这边登录之后,发现最早只能获取到2016年的说说。再往前的就获取不到了。

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    浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验

    ---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)...、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。...数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入,主要接入方式有三: 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据,需要敏锐的发现数据的各类特征,为后续机器学习等业务提供充分的理解,以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作,也就是业界常说的让数据自己说话。...直方图,饼图 ---- 参考文献 做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 http://www.raincent.com/content-10-8092-1.html 基于PySpark

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    属于算法的大数据工具-pyspark

    spark是目前大数据领域的核心技术栈,许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它,变成"驯龙高手",以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。 但大部分小伙伴都没能成功做到这一点。...,但是没有掌握性能优化技巧,一旦遇到真正复杂的大数据就毫无办法。...最近我的好友"算法美食屋"公众号的作者云哥开源了一个pyspark教程:《10天吃掉那只pyspark》,给有志于成为大数据"驯龙高手"的小伙伴带来了福音,以下是这个教程的目录,简直就是驯龙秘笈有木有?...从学习成本来说,如果说pyspark的学习成本是3,那么spark-scala的学习成本大概是9。...如果说通过学习spark官方文档掌握pyspark的难度大概是5,那么通过本书学习掌握pyspark的难度应该大概是2. 仅以下图对比spark官方文档与本书《10天吃掉那只pyspark》的差异。

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    【数据结构和算法】最近的请求次数

    前言 这是力扣的 933 题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。 慢慢开始队列的模块了,这道题是一道非常好的队列的例题,很有代表性。...一、题目描述 写一个 RecentCounter 类来计算特定时间范围内最近的请求。 请你实现 RecentCounter 类: RecentCounter() 初始化计数器,请求数为 0 。...确切地说,返回在 [t-3000, t] 内发生的请求数。 保证 每次对 ping 的调用都使用比之前更大的 t 值。...获取队头元素:返回队头指针所指向的元素,但不删除该元素。如果队列为空,则无法获取队头元素。 判断队列是否为空:如果队头指针和队尾指针指向同一位置,则队列为空。...空间复杂度主要取决于队列空间,队列内存储最近 3000毫秒的请求,空间复杂度是 O(n)。

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    4,数据的获取

    sklearn 数据集一览 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_... 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_......计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_... svmlight/libsvm格式的数据集 sklearn.datasets.load_svmlight_file(...) mldata.org...自带的小数据集: 鸢尾花数据集:load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集:load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集:load_digits() 可用于分类...二,计算机生成的数据集 使用计算机生成数据集的优点: 非常灵活:可以控制样本数量,特征数量,类别数量,问题难易程度等等。 无穷无尽:妈妈再也不用担心我没有数据集了。...可以在学习其他机器学习模块如tensorflow时使用sklearn的数据集 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    最近做大数据面试官的感想

    最近一段时间,浪尖忙于招人面试,在面试别人的过程中收获了很多,我相信被我面试的人也会收获很多。...比如,今晚面试的(简历就不贴出来了,怕是我的粉丝),简历写的很大,很强,面试的时候架构画的还行很流畅,表述还流畅,可以看出确实做了些事情,从数据采集到最终的报表展示都做了,由于他数据量比较小,每天才十几个...GB,没怎么问关于数据流调优,算子调优,代码调优等内容,简单问了一下如何保证数据不丢失的,如何保证数据处理后结果不重复输出,数据格式等答的都是马马虎虎,由于是从java转过来的,没有系统的学习,我就将就了...小广告 最近浪尖组织了一帮高手,原腾讯现阿里的大牛及腾讯大牛,还有部分企业CEO,同时后面会陆续请一些大牛来做嘉宾,在知识星球开设了一个Spark技术学院的知识交流园地。...提供一次半小时左右的电话面试机会,帮助你了解自己的弱点,给出学习方案。 一个人的学习是寂寞的,没效率的,一群气味相投之人,在过来人的指导下,这样的学习才是最有效,最有意思的。

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