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    pyspark streaming简介 和 消费 kafka示例

    将不同的额数据源的数据经过SparkStreaming 处理之后将结果输出到外部文件系统 特点 低延时 能从错误中搞笑的恢复: fault-tolerant 能够运行在成百上千的节点 能够将批处理、机器学习、图计算等自框架和Spark...如文件系统和socket连接 高级的数据源，如Kafka, Flume, Kinesis等等. 可以通过额外的类库去实现。...import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext # local 必须设为2 sc = SparkContext(...DStream中的每个RDD都做相同的操作，因为一个DStream是由不同批次的RDD所 Input DStreams and Receivers # 高级数据源 # Spark Streaming 和...kafka 整合 两种模式 receiver 模式 from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils from pyspark import SparkContext

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    如何完成Kafka和Cassandra的大规模迁移

    了解策略和流程，以及一些最佳实践，让任何大规模、关键任务的 Cassandra 和 Kafka 迁移更加顺利。...下面，我将分享所使用的策略和流程，以及一些最佳实践，这些实践将有助于使任何大规模、关键任务的 Cassandra 和 Kafka 迁移更加顺利。 管理大规模迁移 让我们了解一下这次迁移的规模。...这家企业的开源 Cassandra 部署 包括 58 个集群和 1,079 个节点，其中包括 17 种不同的节点大小，分布在 AWS 和 Kafka 前端 上，该公司使用了 154 个集群和 1,050...在项目的初始阶段，这种密切联系证明了它的价值，因为我们与企业的架构、安全和合规团队同步工作，以满足他们在这些领域的严格要求。...重大挑战，巨大成功 最终，（也许）有史以来最大规模的 Cassandra 和 Kafka 迁移按计划完成，且几乎没有出现问题。

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    使用Elasticsearch、Cassandra和Kafka实行Jaeger持久化存储

    在那篇文章中，我提到Jaeger使用外部服务来摄入和持久化span数据，比如Elasticsearch、Cassandra和Kafka。...我将介绍： 使用Elasticsearch和Cassandra的Jaeger标准持久化存储 使用gRPC插件的替代持久化存储 使用Kafka处理高负载追踪数据流 在开发期间使用jaegertracing...Jaeger操作器和Jaeger的Helm chart（见Jaeger的部署工具的这篇文章[3]）提供了一个自配置的Elasticsearch/Cassandra/Kafka集群（Jaeger的部署也部署这些集群...Cassandra 对于生产部署，Jaeger目前提供了对两种存储解决方案的内置支持，这两种解决方案都是非常流行的开源NoSQL数据库：Elasticsearch和Cassandra。...然而，由于Jaeger后端需要在k-v存储器上实现搜索功能，因此将span写入Cassandra实际上会遇到较大的写放大：除了为span本身写一条记录之外，Jaeger还对服务名称和操作名称索引执行额外的写操作

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，...功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...按照惯例，建立SparkSession流程和命名规范如下： from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SparkSession sc...03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义，理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面： 是面向二维关系表而设计的数据结构，所以SQL中的功能在这里均有所体现

    12.4K20

    NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

    它有两个目标：降低常用词（如“the”和“is”）的权重，提高独特和不常用词的权重。它通过将总文档数除以包含该词的文档数来计算。...---- 使用自然语言处理（NLP）和PySpark，我们可以分析客户漏斗中的一系列有意义的事件，并相对于整体语料库给予独特事件更高的权重。...你可以使用window()、partitionBy()和rank()方法来实现： from pyspark.sql.functions import window, rank window_spec...你可以使用count()、withColumn()和log()方法来实现： from pyspark.sql.functions import log customer_count = ranked_df.select...通过使用TF-IDF对客户漏斗中的事件进行加权，企业可以更好地了解客户，识别客户行为中的模式和趋势，并提高机器学习模型的准确性。使用PySpark，企业可以轻松地为其客户漏斗数据实现TF-IDF加权。

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    如何在Ubuntu 16.04上使用Cassandra和ElasticSearch设置Titan Graph数据库

    Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。...在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。...因此，每当Titan启动时，Cassandra，ElasticSearch和Gremlin-Server也会随之启动。 您可以通过运行以下命令来检查Titan的状态。 $ ....Titan目前为存储数据库提供三种选择：Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，我们将使用Cassandra作为存储引擎，因为它具有高可扩展性和高可用性。...存储后端设置为cassandrathrift表示我们正在使用Cassandra进行存储，并使用Cassandra的thrift接口： conf/gremlin-server/custom-titan-config.properties

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    PySpark SQL 相关知识介绍

    GraphFrames: GraphFrames库提供了一组api，可以使用PySpark core和PySpark SQL高效地进行图形分析。...7 PySpark SQL介绍 数据科学家处理的大多数数据在本质上要么是结构化的，要么是半结构化的。为了处理结构化和半结构化数据集，PySpark SQL模块是该PySpark核心之上的更高级别抽象。...为了使PySpark SQL代码与以前的版本兼容，SQLContext和HiveContext将继续在PySpark中运行。在PySpark控制台中，我们获得了SparkSession对象。...相关链接： https://docs.mongodb.com/ 11 Cassandra介绍 Cassandra是开放源码的分布式数据库，附带Apache许可证。...相关链接：https://www.datastax.com/resources/tutorialshttp://cassandra.apache.org/doc/latest/ 本文作者：foochane

    4.8K40

    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...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...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。

    3.4K10

    对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    他们不像Pandas那么普遍 文档，教程和社区支持较小 我们将逐一回顾几种选择，并比较它们的语法，计算方法和性能。...我们将看一下Dask，Vaex，PySpark，Modin（全部使用python）和Julia。...这些工具可以分为三类： 并行/云计算— Dask，PySpark和Modin 高效内存利用— Vaex 不同的编程语言— Julia 数据集 对于每种工具，我们将使用Kaggle欺诈检测数据集比较基本操作的速度...如果只是为了测试，则不必安装spark，因为PySpark软件包随附了spark实例（单机模式）。但是要求必须在PC上安装Java。...让我们来比较一下pandas和julia中数据加载、合并、聚合和排序的效果。 ? Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。

    6.2K10

    独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

    接下来让我们继续理解到底为什么需要PySpark数据框。 为什么我们需要数据框？ 1. 处理结构化和半结构化数据 数据框被设计出来就是用来处理大批量的结构化或半结构化的数据。...还可以通过已有的RDD或任何其它数据库创建数据，如Hive或Cassandra。它还可以从HDFS或本地文件系统中加载数据。...这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息，包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3. 列名和个数（行和列） 当我们想看一下这个数据框对象的各列名、行数或列数时，我们用以下方法： 4....到这里，我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中，你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解，并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。...对大数据、数据挖掘和分析项目跃跃欲试却苦于没有机会和数据。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。

    7.2K10

    大数据分析的Python实战指南：数据处理、可视化与机器学习【上进小菜猪大数据】

    数据清洗和预处理 在大数据分析中，数据质量和准确性至关重要。在进行任何分析之前，我们需要对原始数据进行清洗和预处理。...以下是一些常用的实时数据处理和流式分析技术示例： from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext...，如窗口操作、状态管理等 数据存储和大数据平台 在大数据分析中，选择适当的数据存储和大数据平台非常重要。...它提供了高容错性和高吞吐量的存储解决方案。 Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，适用于处理大量结构化和非结构化数据。它具有高吞吐量和低延迟的特点。...# 使用Apache Spark进行大数据处理 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName

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