给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
Apache Spark是一个对开发者提供完备的库和API的集群计算系统，并且支持多种语言，包括Java，Python，R和Scala。...5.3、“Like”操作 在“Like”函数括号中，%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”的标题。...“THE”的判断结果集 5.4、“startswith”-“endswith” StartsWith指定从括号中特定的单词/内容的位置开始扫描。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。
惯例开局一张图 01 PySpark SQL简介 前文提到，Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎，支持多种应用场景。...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...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...中"*"提取所有列，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(...核心API 基于DataFrame可以实现SQL中大部分功能，同时为了进一步实现SQL中的运算操作，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。
例如，a DataFrame具有可以存储文本，特征向量，真实标签和预测值的不同列。...采用Spark Sql的dataframe来支持多种数据类型。 Dataframe支持很多基础类型和结构化类型，具体可以参考Spark官网查看其支持的数据类型列表。...HashingTF.transform()方法将单词列转化为特征向量，给dataframe增加一个带有特征向量的列。...上图中，PipelineModel和原始的Pipeline有相同数量的stage，但是在原始pipeline中所有的Estimators已经变为了Transformers。...然而，不同的实例myHashingTF1 和myHashingTF2 (类型都是HashingTF)可以被放入同一个Pipeline，因为不同的实例会被打上不同的IDs。
使用 flatMap 转换将文本分割为单词，并使用 reduceByKey 转换计算每个单词的数量 val counts = textFile.flatMap(line => line.split...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...RDD里面的数据集会被逻辑分成若干个分区，这些分区是分布在集群的不同节点的，基于这样的特性，RDD才能在集群不同节点并行计算。...你可以在 Spark SQL 的官方文档中查看所有可用的内置函数。...//selectExpr 是一个 DataFrame 的转换操作，它允许你使用 SQL 表达式来选择 DataFrame 中的列。
，并使用 reduceByKey 转换计算每个单词的数量 val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...RDD里面的数据集会被逻辑分成若干个分区，这些分区是分布在集群的不同节点的，基于这样的特性，RDD才能在集群不同节点并行计算。...你可以在 Spark SQL 的官方文档中查看所有可用的内置函数。.../selectExpr 是一个 DataFrame 的转换操作，它允许你使用 SQL 表达式来选择 DataFrame 中的列。
本篇是Spark SQL的加餐篇，篇幅可能不是很长。希望大家喜欢。 Spark发展到今天，Spark SQL的方式已经是官方推荐的开发方式了。...在今年的Spark 3.0大版本发布中，Spark SQL的优化占比将近50%；而像PySpark、Mllib 和 Streaming的优化占比都不超过10%，Graph的占比几乎可以忽略不计。...列剪裁就是只读取那些与查询相关的字段，减少数据读取的数量。 常量替换就更简单了，Catalyst会自动用常量替换一些表达式。...其中的一个关键角色就是SparkPlanner，我们来看一下源码： protected[sql] val planner = new SparkPlanner //包含不同策略的策略来优化物理执行计划...通过该技术，SQL语句编译后的operator-treee中，每个operator执行时就不是自己来执行逻辑了，而是通过whole-stage code generation技术，动态生成代码，生成的代码中会尽量将所有的操作打包到一个函数中
对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: 1）、信号强度大于30的设备； 2）、各种设备类型的数量； 3）、各种设备类型的平均信号强度； [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...； 3）、处理时间ProcessingTime，表示数据被流式系统真正开始计算操作的时间。...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示： 基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。 ...基于事件时间窗口分析，第一个窗口时间依据第一条流式数据的事件时间EventTime计算得到的。...Watermark水位线机制 13-[掌握]-水位Watermark计算及案例演示 如下方式设置阈值Threshold，计算每批次数据执行时的水位Watermark： 看一下官方案例：词频统计
这个事件时间很自然地用这个模型表示，设备中的每个事件（Event）都是表中的一行（Row），而事件时间（Event Time）是行中的一列值（Column Value）。...通过指定event-time列（上一批次数据中EventTime最大值）和预估事件的延迟时间上限（Threshold）来定义一个查询的水位线watermark。...翻译：让Spark SQL引擎自动追踪数据中当前事件时间EventTime，依据规则清除旧的状态数据。...Watermark = MaxEventTime - Threshod 1：执行第一批次数据时，Watermarker为0，所以此批次中所有数据都参与计算； 2：Watermarker值只能逐渐增加，不能减少...设置水位线Watermark以后，不同输出模式OutputMode，结果输出不一样： Update模式：总是倾向于“尽可能早”的将处理结果更新到sink，当出现迟到数据时，早期的某个计算结果将会被更新
() //7.查看分布式表中的数据集 personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替 //演示SQL风格查询...("select name,age from t_person").show //3.查询所有的name和age，并将age+1 spark.sql("select name,age,age... personDF.select($"name",$"age",$"age"+1).show //$表示将"age"变为了列对象,先查询再和+1进行计算 personDF.select...('name,'age,'age+1).show //'表示将age变为了列对象,先查询再和+1进行计算 //4.过滤age大于等于25的，使用filter方法/where方法过滤...，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。
Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...MLlib为Spark中的机器学习框架。Graphx为图计算框架，提供结构化数据的图计算能力。以上便是整个生态系统的概况。...使用map方法，将RDD中的各行映射成一个数，然后再使用reduce方法找出包含单词数最多的行。...分区数量越多，并行越高。下图给出了RDD的表示： ? 想像每列均为一个分区（partition ），你可以非常方便地将分区数据分配给集群中的各个节点。...() action操作，Spark将重新启动所有的转换操作，计算将运行到最后一个转换操作，然后count操作返回计算结果，这种运行方式速度会较慢。
在 SQL 中，可以使用聚合函数来计算数据的总和、平均值和数量。以下是一些常用的聚合函数的示例： SUM 函数：计算指定列的总和。...SELECT SUM(column_name) FROM table_name; AVG 函数：计算指定列的平均值。...SELECT AVG(column_name) FROM table_name; COUNT 函数：计算指定列的数量。...SELECT MIN(column_name) FROM table_name; MAX 函数：返回指定列的最大值。...SELECT MAX(column_name) FROM table_name; 注意：这些聚合函数可以与其他 SQL 查询语句一起使用，例如 WHERE 子句来过滤数据，或者 GROUP BY 子句来分组计算
，也就是分为多少段，比如设置为100，那就是百分位，可能最终桶数小于这个设置的值，这是因为原数据中的所有可能的数值数量不足导致的； NaN值：NaN值在QuantileDiscretizer的Fitting...； 算法：每个桶的范围的选择是通过近似算法，近似精度可以通过参数relativeError控制，如果设置为0，那么就会计算准确的分位数（注意这个计算是非常占用计算资源的），桶的上下限为正负无穷，覆盖所有实数...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..., 0.0, 15.0, 0.1] 0.0 如果我们使用ChiSqSelector，指定numTopFeatures=1，根据标签列clicked计算得到features中的最后一列是最有用的特征：...，可以参考下； LSH是哈希技术中很重要的一类，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等； 通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中
Spark使用Spark RDD、 Spark SQL、 Spark Streaming、 MLlib、 GraphX成功解决了大数据领域中， 离线批处理、 交互式查询、 实时流计算、 机器学习与图计算等最重要的任务和问题...CountVectorizer：将文本文档转换为单词计数的向量。...HashingTF使用散列技巧。通过应用散列函数将原始要素映射到索引，然后基于映射的索引来计算项频率。 IDF : 此方法计算逆文档频率。...但注意在计算时还是一个一个特征向量分开计算的。通常将最大，最小值设置为1和0，这样就归一化到[0,1]。Spark中可以对min和max进行设置，默认就是[0,1]。...KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。
一 简介 假如给你一篇文章，让你找出其关键词，那么估计大部分人想到的都是统计这个文章中单词出现的频率，频率最高的那个往往就是该文档的关键词。...二 TF-IDF统计方法 本节中会出现的符号解释： TF(t,d)：表示文档d中单词t出现的频率 DF(t,D):文档集D中包含单词t的文档总数。...三 Spark MLlib中的TF-IDF 在MLlib中，是将TF和IDF分开，使它们更灵活。 TF： HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。...这种方式避免了计算一个全局的term-to-index的映射，因为假如文档集比较大的时候计算该映射也是非常的浪费，但是他带来了一个潜在的hash冲突的问题，也即不同的原始特征可能会有相同的hash值。...{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.SparkSession object TfIdfExample { def main
如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个 spark 大数据工程师水平的性能调优问题。...由于同一个 Stage 内的所有 Task 执行相同的计算，在排除不同计算节点计算能力差异的前提下，不同 Task 之间耗时的差异主要由该 Task 所处理的数据量决定。...精准推算 stage 与代码的对应关系，这里介绍一个相对简单实用的推算方法：只要看到 Spark代码中出现了一个 shuffle 类算子或者是 Spark SQL 的 SQL 语句中出现了会导致 shuffle...stage1 在执行完 reduceByKey 算子之后，就计算出了最终的 wordCounts RDD，然后会执行 collect 算子，将所有数据拉取到 Driver 上，供我们遍历和打印输出。...此时根据你执行操作的情况不同，可以有很多种查看 key 分布的方式： 如果是 Spark SQL 中的 group by、join 语句导致的数据倾斜，那么就查询一下 SQL 中使用的表的 key 分布情况
这是一种预处理机制， 在人工智能系统中，模型往往无法处理所有的情况，需要一些预处理与后处理辅助模型。在推荐系统中这个步骤往往被称为大排序，先根据规则来筛选候选集合。...计算出每个视频会被用户点击的概率。把模型的推理结果进行排序，取 top n 个概率最高的视频推送给用户。这一步就与传统的二分类模型不同， 我们已经知道模型输出的是目标属于某个类别的概率。...但是在推荐系统中， 我们并不会因为用户喜欢这个内容的概率超过了某个阈值就进行推送， 因为候选集合太多了， 我们不能把超过某个阈值的都推送过去（广告位或者内容推送是有数量限制的）。...写一个简单的模型训练 DEMO（使用 spark ml 库）from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.ml import Pipelinefrom...，它的计算原理大概可以描述为：在文本中选取中心词并选取中心词前后数个单词，并训练出这些词会出现在中心词周围的概率。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...这也印证了源码中说的，repartition操作会将所有数据进行Shuffle，并且将数据均匀地分布在不同的分区上，并不是像coalesce方法一样，会尽量减少数据的移动。..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...[org.apache.spark.sql.Row] = [name: string, gender: string] 按列进行分区时，Spark默认会创建200个分区。...对于大数据，200很小，无法有效使用群集中的所有资源 一般情况下，我们可以通过将集群中的CPU数量乘以2、3或4来确定分区的数量。
统一的数据存储 不同于之前的方案将数据采用不同的格式存储且分散在不同的HDFS路径上，在数据入湖后数据统一存储在数据湖中，用户不需要关心底层的数据格式，对用户暴露出来是统一的表。...可以根据查询要求和计算任务的复杂度选择不同的引擎，如在IDEX上用Presto查询时效性要求较高的语句，用Spark执行一些计算量很大的ETL任务，用Flink进行流式任务计算。 3. ...当前日志数据是每一小时进行一次入湖操作，数据量较大，所以生成的DataFile数量特别多，并且由于DataFile存有Column Stats，列越多DataFile占用的内存就越大，因此当前这种持有所有...用户可以通过参数控制是否开启： spark.sql.iceberg.write.commit-by-manifest = true; // 默认是false 优化入湖任务生成的文件数量 上面提到当前日志入湖是从...在大数据处理中优化SQL查询的重要手段就是谓词下推和列剪枝以此来减少不需要的数据读取，在BroadCastHashJoin中由于维度表已经存在于每个计算进程中了，所以我们可以利用维度表对事实表做文件过滤
然而，不同版本的JSON数据往往具有不同的schema（例如新版本的Twitter API返回的数据可能比老版本的API返回的数据多出若干列）。...人工合并整个JSON数据集所有记录的schema是一件十分枯燥繁琐的任务。Spark SQL在处理JSON数据时可以自动扫描整个数据集，得到所有记录中出现的数据列的全集，推导出完整的schema。...（对于同名但不同类型的列，Spark SQL会尝试规约出一个公共类型。） ?...对此，Spark SQL的JSON数据源作出的处理是，将出现的所有列都纳入最终的schema中，对于名称相同但类型不同的列，取所有类型的公共父类型（例如int和double的公共父类型为double）。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。
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