Pyspark - Loop and for in Range -仅获取最后一个值 - 腾讯云开发者社区

Python小案例（十）利用PySpark循环写入数据在做数据分析的时候，往往需要回溯历史数据。...但有时候构建历史数据时需要变更参数重复跑数，公司的数仓调度系统往往只支持日期这一个参数，而且为临时数据生产调度脚本显得有点浪费。...这个时候就可以结合python的字符串格式化和PySpark的Hive写入，就可以完成循环写入临时数据。...times: user 124 ms, sys: 31.8 ms, total: 156 ms Wall time: 17min 15s 这次通过大量级数据实战演示，可以发现效率还可以，写入28个文件仅需...# 但要我手动一个个删除那也是不可能的，做个简单的for循环即可 for i in range(1,29): drop_sql=''' DROP TABLE IF EXISTS temp.hh_mult_test

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【pyspark】parallelize和broadcast文件落盘问题（后续）

之前写过一篇文章，pyspark】parallelize和broadcast文件落盘问题，这里后来倒腾了一下，还是没找到 PySpark 没有删掉自定义类型的广播变量文件，因为用户的代码是一个 While...True 的无限循环，类似下面的逻辑（下面的代码实际上 destroy 是可以删除落盘的广播变量文件的，但是用户的代码删不掉，因为没有仔细研究用户的代码，所以其实这个问题我感觉也不算 PySpark...self.m = 'k' def test(k): return k.value.m def run(): k = KK() a = sc.parallelize(list(range...broad_k.destroy() while True: run() Driver 的磁盘大小有效，如果这些变量文件不删除，迟早会把磁盘刷爆，Driver 进程就可能会挂掉，所以后来想到一个比较猥琐的方法...，就是每次 loop 结束之前，或者下一个 loop 开始之后，把临时目录的文件删一次，因为广播变量的文件路径是固定，这个在 python 里还是很好实现的。

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python 并发、并行处理、分布式处理

分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....= asyncio.get_event_loop() # 获取asyncio循环 def callback(): print("hello michael") loop.stop()...value {i}') yield i i += 1 range_gen(5) 代码没有执行，只返回一个生成器对象使用 next(gen) 取结果 gen = range_gen...如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题线程以共享内存方式实现并行的一种常见方式是线程由于 python 的全局解释器锁 GIL ，线程执行 python 语句时，获取一个锁...AsyncResult 对象，在后台进行计算，不阻塞主程序，AsyncResult.get() 获取结果 Pool.apply_async 将单个函数任务分配给一个进程，apply_async 使用

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PySpark｜ML（评估器）

数据集获取地址1：https://gitee.com/dtval/data.git 数据集获取地址2：公众号后台回复spark 01 评估器简介 ML中的评估器主要是对于机器学习算法的使用，包括预测、...分类 LogisticRegression 逻辑回归（仅支持二分类问题） DecisionTreeClassifier 决策树 GBTClassifier 提督提升决策树 RandomForestClassifier...DecisionTreeRegressor 决策树回归 GBTRegressor 梯度提升决策树回归 GeneralizedLinearRegression 广义线性回归 IsotonicRegression 拟合一个形式自由...header=True, inferSchema=True, encoding='utf-8') # 查看是否有缺失值...= df0.columns new_columns_names = [name + '-new' for name in old_columns_names] for i in range(len(old_columns_names

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使用PySpark迁移学习

从深度学习管道效用函数称为DeepImageFeaturizer自动剥离一个预先训练神经网络的最后一层，并使用从以前的所有层的输出为特征的回归算法。...目标是使用训练数据集训练模型，最后使用测试数据集评估模型的性能。...所述DeepImageFeaturizer自动剥离一个预训练神经网络的最后一层，并使用从所有的前面的层的输出作为特征在于用于逻辑回归算法。...此外与ImageNet数据集相比，该模型仅使用极少量的数据进行训练。在很高的层次上，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，可以在集群上启动各种并行操作。...可以从下面的链接获取演示的源代码， https://github.com/iphton?source=post_page---------------------------

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pyspark 内容介绍（一）

contains(key) 配置中是否包含一个指定键。 get(key, defaultValue=None) 获取配置的某些键值，或者返回默认值。 getAll() 得到所有的键值对的list。...classmethod getOrCreate(conf=None)参数：conf – SparkConf (optional）获取或者实例化一个SparkContext并且注册为单例模式对象。...这就要用到Python内置的函数range（）。如果只有一个参数调用，这个参数就表示结束值，开始值默认为0....参数： start –起始值 end – 结束值（不包含） step – 步长(默认: 1) numSlices –RDD分区数量（切片数）返回值：RDD >>> sc.range(5).collect...每个文件被当做一个独立记录来读取，然后返回一个键值对，键为每个文件的路径，值为每个文件的内容。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

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。...RDD的大小） ;该行动操作就不用举例了，上一篇博文的转换操作的作用其实都是最后通过collect这个行动操作才显示出来的。...pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.take...RDD，或者按照key中提供的方法升序排列的RDD，返回前n个元素 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.takeOrdered...), (10,1,2,4)] 7.first() 返回RDD的第一个元素，也是不考虑元素顺序 pyspark.RDD.first print("first_test\n",flat_rdd_test.first

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 一个略微不同的方式来生成两个随机的数列 In [3]: df = sqlContext.range...DataFrame的两列的样本协方差可以通过如下方法计算: In [1]: from pyspark.sql.functions import rand In [2]: df = sqlContext.range...下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....In [1]: from pyspark.sql.functions import * In [2]: df = sqlContext.range(0, 10).withColumn('uniform'

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Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码

SparkContext http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html WordCount代码实战需求：给你一个文本文件...(5), range(5, 10)))) print(list(map(lambda x,y:x+y,range(5),range(5,10)))) #3- [add(x,y) for x,y in zip...(range(5),range(5,10))] # print(list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])))#[1,4],[2,5] # print(list(zip([1, 2,...alpha-numeric string return x.isalnum() print(list(filter(func,seq1))) #返回 filter 对象 # sorted() # 最后我们可以看到...# 2）数据集，操作，返回值都放到了一起。 # 3）你在读代码的时候，没有了循环体，于是就可以少了些临时变量，以及变量倒来倒去逻辑。 # 4）你的代码变成了在描述你要干什么，而不是怎么去干。

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PySpark做数据处理

Spark是采用内存计算机制，是一个高速并行处理大数据的框架。Spark架构如下图所示。 ? 1：Spark SQL：用于处理结构化数据，可以看作是一个分布式SQL查询引擎。...是否可以正常工作，在Anaconda Prompt输入Jupyter notebook，新建一个notebook。...).orderBy('count',ascending=False).show(5,False) 均值运算 df.groupBy('mobile').mean().show(5,False) 最大值运算...df.groupBy('mobile').max().show(5,False) 最小值运算 df.groupBy('mobile').min().show(5,False) 求和运算 df.groupBy...具有函数名 from pyspark.sql.functions import udf def price_range(brand): if brand in ['Samsung','Apple

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Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

PCA（主成分分析）是通过正交变换把一组相关变量的观测值转化成一组线性无关的变量值，即主成分的一种方法。PCA通过使用主成分把特征向量投影到低维空间，实现对特征向量的降维。...请通过setK()方法将主成分数量设置为3，把连续型的特征向量转化成一个3维的主成分。...from pyspark.sql import functions from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder //获取训练集测试集...另外，确保adult.data.txt和adult.test.txt最后没有多一个空格。）...PCA（主成分分析）是通过正交变换把一组相关变量的观测值转化成一组线性无关的变量值，即主成分的一种方法。PCA通过使用主成分把特征向量投影到低维空间，实现对特征向量的降维。

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数据分析工具篇——数据读写

utf8mb4') # sql 命令 sql_cmd = "SELECT * FROM table" df = pd.read_sql(sql=sql_cmd, con=con) 在构建连接的时候，笔者遇到一个有意思的操作...是一个相对较新的包，主要是采用python的方式连接了spark环境，他可以对应的读取一些数据，例如：txt、csv、json以及sql数据，可惜的是pyspark没有提供读取excel的api，如果有.../data/result.csv' reader = pd.read_csv(path, iterator = True, dtype=str) while loop: try:...chunk = reader.get_chunk(chunkSize).fillna('nan') except StopIteration: loop = False...1） sep=','：输出的数据以逗号分隔； 2） columns=['a','b','c']：制定输出哪些列； 3） na_rep=''：缺失值用什么内容填充； 4） header=True：是导出表头

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PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

转换后的新分区仅依赖于一个分区来计算结果 ? 宽转换:在宽转换中，计算单个分区的结果所需的所有元素可能位于父RDD的多个分区中。...你有一个1gb的文本文件，并创建了10个分区。你还执行了一些转换，最后要求查看第一行。在这种情况下，Spark将只从第一个分区读取文件，在不需要读取整个文件的情况下提供结果。...在第一步中，我们创建了一个包含1000万个数字的列表，并创建了一个包含3个分区的RDD: # 创建一个样本列表 my_list = [i for i in range(1,10000000)] # 并行处理数据...要创建一个稀疏向量，你需要提供向量的长度——非零值的索引，这些值应该严格递增且非零值。...为每行分配一个索引值。

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csv导入Hive脚本

from pyspark.sql import HiveContext hivec = HiveContext(sc) # 创建一个hivecontext对象用于写执行SQL，sc为sparkcontext...# 拼接一个字段类型字符串 str_s = 'label String,' for i in range(len(df.columns)-1): str_s += 'pixel%s String...,' % i # 拼接SQL语句 sql_str = "create table ml_test.decivsion ({})".format(str_s[:-1]) # 最后一个逗号需要去掉，否则报错...hivec.sql(sql_str) #　执行ＳＱＬ df = spark.read.csv(your hdfs path) # 把csv读成dataframe，第一个参数为path ## 其他参数...# schema – an optional pyspark.sql.types.StructType for the input schema. # header：默认值是false。

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Python大数据之PySpark(五)RDD详解

partitions 2-计算函数 3-依赖关系，reduceByKey依赖于map依赖于flatMap 4-(可选项)key-value的分区，对于key-value类型的数据默认分区是Hash分区，可以变更range...sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(collection_rdd.collect()) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 2-1 如何使用api获取...wholefile_rdd.getNumPartitions()))#wholefile_rdd numpartitions:2 print(wholefile_rdd.take(1))# 路径，具体的值...# 如何获取wholefile_rdd得到具体的值 print(type(wholefile_rdd))#pyspark.rdd.RDD'> print(wholefile_rdd.map...conf=conf) # 2 - 使用rdd创建的第一种方法, collection_rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6],5) # 2-1 如何使用api获取

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大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出

1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）---- pyspark...搜索神器elastic search 5.使用python对数据库，云平台，oracle，aws，es导入导出实战 6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark...在一个初创型的公司来讲，分析团队和数据团队可以有效结合，进行代码复用，并高效运转。...4.2 使用python 执行视图导出主要逻辑是，按照月份，执行视图生成这个月每天的数据插入到表中，当一个月的数据执行完毕，将这个月份表导出。...main(): username = 'xxx' password = 'xxx' ip = '127.0.0.1' service_name = 'orcl' #获取数据库链接

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Python利用Spark并行处理框架批量判断素数

方法一： from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("isPrime") sc = SparkContext...def isPrime(n): if n<2: return False if n==2: return True if not n&1: return False for i in range...(3, int(n**0.5)+2, 2): if n%i == 0: return False return True #创建RDD rdd = sc.parallelize(range(1000...)) #过滤 result = rdd.filter(isPrime).collect() print('='*30) print(result) 方法二，空间占用大，不推荐： from pyspark...(2, n)) result = set() while True: #获取第一个元素 t = rdd.first() if t > m: break result.add(t)

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Spark Extracting,transforming,selecting features

，输出一个单向量列，该列包含输入列的每个值所有组合的乘积；例如，如果你有2个向量列，每一个都是3维，那么你将得到一个9维（3*3的排列组合）的向量作为输出列；假设我们有下列包含vec1和vec2两列的...0也有可能被转换为非0值，转换的输出将是密集向量即便输入是稀疏向量； from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler from pyspark.ml.linalg...，每个箱的间隔等都是用户设置的，参数： splits：数值到箱的映射关系表，将会分为n+1个分割得到n个箱，每个箱定义为[x,y)，即x到y之间，包含x，最后一个箱同时包含y，分割需要时单调递增的，正负无穷都必须明确的提供以覆盖所有数值...，也就是说，在指定分割范围外的数值将被作为错误对待；注意：如果你不知道目标列的上下限，你需要添加正负无穷作为你分割的第一个和最后一个箱；注意：提供的分割顺序必须是单调递增的，s0 一个错误，但是用户可以选择是保留还是移除NaN值，通过色湖之handleInvalid参数，如果用户选择保留，那么这些NaN值会被放入一个特殊的额外增加的桶中；算法

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PySpark入门级学习教程，框架思维（上）

下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。...RDD可以被分为若干个分区，每一个分区就是一个数据集片段，从而可以支持分布式计算。 ?‍...图来自 edureka 的pyspark入门教程下面我们用自己创建的RDD：sc.parallelize(range(1,11),4) import os import pyspark from pyspark...Transform算子解析 ---------------------------------------------- """ # 以下的操作由于是Transform操作，因为我们需要在最后加上一个...# 1. map: 和python差不多，map转换就是对每一个元素进行一个映射 rdd = sc.parallelize(range(1, 11), 4) rdd_map = rdd.map(lambda

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0483-如何指定PySpark的Python运行环境

测试环境 1.RedHat7.2 2.CM和CDH版本为5.15.0 3.Python2.7.5和Python3.6 2 准备PySpark示例作业这里以一个简单的PI PySpark代码来做为示例讲解...random() * 2 - 1 return 1 if x ** 2 + y ** 2 < 1 else 0 count = spark.sparkContext.parallelize(range...2.在拷贝的spark-default.conf文件中增加如下配置 spark.pyspark.python=python/bin/python2.7 spark.pyspark.driver.python...注意：spark.yarn.dist.archives参数后面的“#python”不能缺少，该值用于spark.pyspark.python该参数最前面的“python”。...在将PySpark的运行环境Python2和Python3打包放在HDFS后，作业启动的过程会比以往慢一些，需要从HDFS获取Python环境。

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