Pyspark将DF类型从Double更改为Int - 腾讯云开发者社区

本文描述了我如何计划和执行从INT到BIGINT数据类型的更改。该技术在单独的SQL服务器实例上创建表的新副本，并使用BIGINT数据类型，然后使用对象级恢复将其移到生产数据库中。...另一个方案就是建议使用INT的负值。这意味着要重新设定INT从-1 到-2.147 billion 行，这也只是短时间的解决问题。不能一劳永逸或者长期作为处理方式。...然后，我将新的表(PersonNEW)从备份恢复到新的staging数据库。这是一种烟雾测试，以确保相同的对象级别恢复，从开发到生产将完全按照预期工作。...在验收和生产过程中，流程按照以下步骤进行: 将生产数据库的完整数据库备份恢复到开发/测试环境。在还原的数据库中，用BIGINT代替INT创建副本表。...这种方法将停机时间从可能的9小时缩短到15分钟，并且大量的密集工作都从生产实例中删除了。我没有看到使用对象级恢复对表的恢复有多大影响。总结有许多方法可以将数据类型更改用于生产数据库。

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如何将生产环境的字段类型从INT修改为BIGINT

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参数从double转换到int,可能_python中int类型转化为float

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 tf.to_int32函数： tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 函数参数： x：一个 Tensor 、SparseTensor...函数返回值： tf.to_int32函数返回一个 Tensor 或 SparseTensor，与 x （类型为 int32）具有相同的形状。...], [2,3,4]] b = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) c = tf.convert_to_tensor([[1,2,3], [2,3,4]]) d = tf.to_int32...(a) e = tf.to_int32(b) f = tf.to_int32(c) sess = tf.InteractiveSession() print(sess.run(d)) print(sess.run...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF介绍 PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...下面的例子展示了如何使用这种类型的UDF来计算groupBy和窗口操作的平均值： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType...df3['end_time'].cast('long').cast('int')) time_diff = df3.end_time_convert_seconds - df3.access_seconds...df3 = df3.withColumn('start_time', time_diff.cast('int').cast(TimestampType())) df3 = df3.drop('end_time_convert_seconds

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在机器学习中处理大量数据！

target=https%3A//blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/79673483 3.PySpark实战小练数据集：从1994年人口普查数据库中提取...文件 df.show(3) #用来显示前3行注意：pyspark必须创建SparkSession才能像类似于pandas一样操作数据集我们看看数据集： cols = df.columns #和pandas...true) |-- native-country: string (nullable = true) |-- income: string (nullable = true) #找到所有的string类型的变量...#dtypes用来看数据变量类型 cat_features = [item[0] for item in df.dtypes if item[1]=='string'] # 需要删除 income列，...原来是使用VectorAssembler直接将特征转成了features这一列，pyspark做ML时需要特征编码好了并做成向量列，到这里，数据的特征工程就做好了。

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换参考文献简介简单抽样方法都有哪些？...简单抽样一般分为： RandomSampling - 随机采样 StratifiedSampling - 分层采样 WeightedSampling - 权重采样计算逻辑随机采样系统随机从数据集中采集样本...分层采样分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。...highlight=sample#pyspark.RDD.sample pyspark dataframe 文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python...: Map[T, Double], seed: Long): DataFrame Returns a stratified sample without replacement based on the

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

01 前言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。...x = tfs.block(df, "x") 相当于 x = tf.placeholder(shape=..., dtype=..., name='x') 程序自动从df可以知道数据类型。...df2 = tfs.map_blocks(z, df) 则相当于将df 作为tf的feed_dict数据。最终f2.collect 触发实际的计算。...from sparkdl import readImages from pyspark.sql.functions import lit //读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages...所以你需要在build.sbt里第一行修改为 val sparkVer = sys.props.getOrElse("spark.version", "2.2.0") 同时保证你的python为2.7版本

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

前言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。...x = tfs.block(df, "x") 相当于 x = tf.placeholder(shape=..., dtype=..., name='x') 程序自动从df可以知道数据类型。...df2 = tfs.map_blocks(z, df) 则相当于将df 作为tf的feed_dict数据。最终f2.collect 触发实际的计算。...from sparkdl import readImages from pyspark.sql.functions import lit //读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages...所以你需要在build.sbt里第一行修改为 val sparkVer = sys.props.getOrElse("spark.version", "2.2.0") 同时保证你的python为2.7版本

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

查询总行数： int_num = df.count() 取别名 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行： from pyspark.sql.functions...import isnull df = df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型，list中每个元素是Row类： list = df.collect() 注：此方法将所有数据全部导入到本地...转为dataframe，然后将两者join起来。...(“xx”, 1) 修改列的类型（类型投射）： df = df.withColumn("year2", df["year1"].cast("Int")) 修改列名 jdbcDF.withColumnRenamed...的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f) 将df的每一块应用函数f： df.foreachPartition(f) 或者 df.rdd.foreachPartition

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Spark Extracting,transforming,selecting features

，下面例子演示了如何将5维特征向量映射到3维主成分； from pyspark.ml.feature import PCA from pyspark.ml.linalg import Vectors...多项式展开是将特征展开到多项式空间的过程，这可以通过原始维度的n阶组合，PolynomailExpansion类提供了这一功能，下面例子展示如何将原始特征展开到一个3阶多项式空间； from pyspark.ml.feature...).transform(df) result.show() Imputer Imputer用于对数据集中的缺失值进行填充，可以通过均值或者中位数等对指定未知的缺失值填充，输入特征需要是Float或者Double...Double.NaN 2.0 Double.NaN Double.NaN 3.0 4.0 4.0 5.0 5.0 在这个例子中，Imputer会替换所有Double.NaN为对应列的均值，a列均值为3...，b列均值为4，转换后，a和b中的NaN被3和4替换得到新列： a b out_a out_b 1.0 Double.NaN 1.0 4.0 2.0 Double.NaN 2.0 4.0 Double.NaN

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Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...Dataframe 读写手动创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Spark")....= spark.createDataFrame(data) 分别打印 Schema 和 DataFrame，可以看到创建 DataFrame 时自动分析了每列数据的类型 df.printSchema(...(nullable = true) |-- ID: long (nullable = true) |-- Truth: boolean (nullable = true) |-- Value: double...(inferSchema='True', header='True').csv('hdfs://spark1:9000/data/test.csv') df.show() 类似的，你也可以直接从 json

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

图解数据分析：从入门到精通系列教程图解大数据技术：从入门到精通系列教程图解机器学习算法：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Spark RDD 速查表数据科学工具库速查表 | Spark SQL...(data).toDF(*columns)# 查看头2行df.limit(2).show() 指定列类型 PandasPandas 指定字段数据类型的方法如下：types_dict = { "employee...'), "age": pd.Series([r[4] for r in data], dtype='int')}df = pd.DataFrame(types_dict)Pandas 可以通过如下代码来检查数据类型...：df.dtypes PySparkPySpark 指定字段数据类型的方法如下：from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType...= spark.createDataFrame(data=data,schema=schema)PySpark 可以通过如下代码来检查数据类型：df.dtypes# 查看数据类型 df.printSchema

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PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

本文中，云朵君将和大家一起学习使用 StructType 和 PySpark 示例定义 DataFrame 结构的不同方法。...虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...DataFrame 上的 PySpark printSchema()方法将 StructType 列显示为struct。...将 PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用在创建 PySpark DataFrame 时，我们可以使用 StructType 和 StructField...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。

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Spark编程实验六：Spark机器学习库MLlib编程

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。...数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可用来预测居民收入是否超过50K/year。...>>> pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures").fit(df) pca: pyspark.ml.feature.PCAModel...= PCA_4a668f4a52beccad9526 >>> result = pca.transform(df) result: pyspark.sql.DataFrame = [features...模型持久化与加载: MLlib 支持将训练好的模型保存到磁盘，并且可以方便地加载模型进行预测和推理。这样，在实际应用中，可以将模型部署到生产环境中，进行实时的数据处理和预测。

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python处理大数据表格

三、PySpark Pyspark是个Spark的Python接口。这一章教你如何使用Pyspark。...从“Databricks 运行时版本”下拉列表中，选择“Runtime：12.2 LTS（Scala 2.12、Spark 3.3.2）”。单击“Spark”选项卡。...读取csv表格的pyspark写法如下： data_path = "dbfs:/databricks-datasets/wine-quality/winequality-red.csv" df = spark.read.csv...Schema: schema 指的是column 类型。 column 可以是String, Double或者Long等等。...使用inferSchema=false (默认值) 将默认所有columns类型为strings (StringType).。取决于你希望后续以什么类型处理， strings 有时候不能有效工作。

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NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

· 使用PySpark计算TF-IDF ---- 客户漏斗客户漏斗，也称为营销漏斗或销售漏斗，是一个概念模型，代表了客户从对产品或服务的认识到购买的过程。...这样可以帮助我们了解每个事件在客户旅程中的重要性，并做出更明智的决策。...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。...然后，可以通过将总文档数除以每个事件类型的出现次数来计算逆文档频率。...["tf"])) idf_df.show() 6.最后，你可以通过将TF和IDF值相乘来计算每个事件类型的TF-IDF权重。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

1、下载Anaconda并安装PySpark 通过这个链接，你可以下载Anaconda。你可以在Windows，macOS和Linux操作系统以及64位/32位图形安装程序类型间选择。...第一步：从你的电脑打开“Anaconda Prompt”终端。第二步：在Anaconda Prompt终端中输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...5.5、“substring”操作 Substring的功能是将具体索引中间的文本提取出来。在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。...10、缺失和替换值对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...请访问Apache Spark doc获得更详细的信息。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。这就是RDD API发挥作用的地方。...4.基本想法解决方案将非常简单。利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现将实现分为三种不同的功能: 1)...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。

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Python小案例（九）PySpark读写数据

⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyter是无法连接公司hive集群的利用PySpark读写Hive数据 # 设置PySpark参数 from pyspark.sql...comment "id" ,dtype string comment "类型" ,cnt int comment "数量" ) ROW FORMAT SERDE...__len__()): # 插入的数据类型需要与数据库中字段类型保持一致 cursor.execute(insert_mysql_sql, (int(df.iloc[i,...0]), df.iloc[i, 1], int(df.iloc[i, 2]))) # 提交所有执行命令 con.commit() print('数据写入成功！')...() 0 1 2 0 1 A 10 1 2 B 23 利用PySpark写入MySQL数据日常最常见的是利用PySpark将数据批量写入MySQL，减少删表建表的操作。

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初识Structured Streaming

虽然从目前来看，在流计算方面，Flink比Spark更具性能优势，是当之无愧的王者。...import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import types as T from pyspark.sql...在Spark Structured Streaming 中，主要可以从以下方式接入流数据。 1, Kafka Source。当消息生产者发送的消息到达某个topic的消息队列时，将触发计算。...不指定trigger类型，以micro-batch方式触发，当上一个micro-batch执行完成后，将中间收到的数据作为下一个micro-batch的数据。...这意味着当机器发生故障时，数据会从某个位置开始重传。

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