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)...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...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。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
，训练得到Word2VecModel，该模型将每个词映射到一个唯一的可变大小的向量上，Word2VecModel使用文档中所有词的平均值将文档转换成一个向量，这个向量可以作为特征用于预测、文档相似度计算等...（即主成分）的统计程序，PCA类训练模型用于将向量映射到低维空间，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...，这对于对向量列做特征提取很有用； VectorSlicer接收包含指定索引的向量列，输出新的向量列，新的向量列中的元素是通过这些索引指定选择的，有两种指定索引的方式： 通过setIndices()方法以整数方式指定下标...，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...； 近似相似连接 近似相似连接使用两个数据集，返回近似的距离小于用户定义的阈值的行对(row,row)，近似相似连接支持连接两个不同的数据集，也支持数据集与自身的连接，自身连接会生成一些重复对； 近似相似连接允许转换后和未转换的数据集作为输入
(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...(numTasks))：移除RDD中的重复项，返回包含不同元素的新RDDgroupByKey(numTasks)：将RDD中有相同键的元素分组成一个迭代器序列，返回一个(key, iterable)对的新...(path)：将RDD的内容保存到文本文件注意：共享变量是指在不同的操作之间（如map、filter等）可以共享的可读写变量。...可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。
反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。 ?...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） ?...RDD： RDD（Resilient Distributed Datasets）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，源码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合...列值裁剪 Column Pruning, 在谓词下推后, people 表之上的操作只用到了 id 列, 所以可以把其它列裁剪掉, 这样可以减少处理的数据量, 从而优化处理速度 还有其余很多优化点, 大概一共有一二百种
对于一个加载的Polars数据框架，describe和dtype提供了各列数据类型的信息。列名可以用df.columns检查。...列可以通过名称直接引用。 df['name'] #找到'name'列 可以通过向数据框架传递索引列表来选择指数。...plt.show() ◆ Eager和Lazy的API Polars的Eager和Lazy APIs Polars（引申为Pandas）默认采用了Eager的运行，这意味着函数会实时映射到每个数据。...lazy_df.collect() 如前所述，Polars最吸引人的地方是其转换大型数据集的能力。h2oai有不同数据集之间的基准性能表。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
，但是同一个app不同的job可以共享。...HashPartitioner分区的原理很简单，对于给定的key，计算其hashCode，并除于分区的个数取余，如果余数小于0，则用余数+分区的个数，最后返回的值就是 这个key所属的分区ID；弊端是数据不均匀...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。其原理是水塘抽样。 面试题04、RangePartioner分区器特点？...rangePartioner尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大； 但是分区内的元素是不能保证顺序的。...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。RangePartitioner作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内， 在实现中，分界的算法尤为重要。算法对应的函数是rangeBounds。
：从摄像设备中读入数据； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter...； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols...：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49...：在映图或存储器中找到相应节点； 115、cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针； 116、cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点； 117、cvGetFileNodeName...：对读入帧做所有必须的处理； 138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换； 139、cvErode：形态腐蚀； 140、cvDilate：形态学膨胀； 141、cvMorphologyEx
在函数式语言中，map 表示针对列表中每个元素应用一个方法，reduce 表示针对列表中的元素做迭代计算。通过 MapReduce 算法，可以将数据根据某些特征进行分类规约，处理并得到最终的结果。...RDD 通过一系列的转换就就形成了 DAG，根据 RDD 之间的依赖关系的不同将 DAG 划分成不同的 Stage。 与 RDD 相似，DataFrame 也是一个不可变分布式数据集合。...目前支持的数据源有：Hive 和HDFS。 Spark Writer 支持同时导入多个标签与边类型，不同标签与边类型可以配置不同的数据源。...一般来说，第一列为点的 ID ——此列的名称将在后文的映射文件中指定，其他列为点的属性。...一般来说，第一列为起点 ID，第二列为终点 ID，起点 ID 列及终点 ID 列会在映射文件中指定。其他列为边属性。下面以 JSON 格式为例进行说明。
视频轨道用于显示轨道在时间轴上的长度、以及轨道信息，同时视频轨道会显示对应时间的帧图像，而音频轨道则会显示波形图。...预览窗口用于显示视频帧，通常是SurfaceView或TextureView，比较简单，非本文的重点。...不同于上面的放大逻辑，这里直接把刻度数量除以2，然后根据新的刻度数量重新计算间距，这样就能实现刻度间距由大到小的效果。...由于游标需要显示在所有元素的上方，如果在onDraw中绘制会被其它元素遮挡，所以需要在dispatchDraw中绘制。至此，高仿剪映多轨编辑View实现完成。...总结 以上只是对剪映主要逻辑的实现，实际还缺失很多比较细微的功能，比如显示视频截图、删除移动轨道等，并且实际效果与剪映还有一些差异。
17、cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：...逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间； 21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素； 22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小...：对读入帧做所有必须的处理； 138、cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换； 139、cvErode：形态腐蚀； 140、cvDilate：形态学膨胀； 141、cvMorphologyEx
--这里只是简单地将所有的列映射到 HashMap 的键上，这由 resultType 属性指定。...和 result 都将一个列的值映射到一个简单数据类型(字符串,整型,双精度浮点数,日期等)的属性或字段。...比如,你可以这样映射一些简单的东西: “username” ,或者映射到一些复杂的东西: “address.street.number” 。 column 数据库中的列名,或者是列的别名。...resultMap ResultMap 的 ID，可以将嵌套的结果集映射到一个合适的对象树中，功能和 select 属性相似，它可以实现将多表连接操作的结果映射成一个单一的ResultSet。...notNullColumn 默认情况下，子对象仅在至少一个列映射到其属性非空时才创建。 通过对这个属性指定非空的列将改变默认行为，这样做之后Mybatis将仅在这些列非空时才创建一个子对象。
Action算子触发后，将所有记录的算子生成一个RDD，Spark根据RDD之间的依赖关系将任务切分为不同的阶段（stage），然后由调度器调度RDD中的任务进行计算。...图2中的A～E分别代表不同的RDD，RDD中的方块代表不同的分区。Spark首先通过HDFS将数据读入内存，形成RDD A和RDD C。...groupBy：将RDD中元素通过函数生成相应的key，然后通过key对元素进行分组。 reduceByKey：将数据中每个key对应的多个value进行用户自定义的规约操作。...count：返回RDD中元素的个数。 saveAsTextFile：将数据以文本的形式存储到HDFS的指定目录。...categoryIndex") 4. 5.val indexed = indexer.fit(df).transform(df) （2）OneHotEncoder OneHotEncoder将一列标签索引映射到一列二进制向量
如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。...() 执行result.show（）将为您提供： 使用视图的最大优势之一是查询将反映HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。
这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。...其前提是父子RDD的分区规则完全相同，即子RDD的某个分区p对应父RDD 1的分区p，也对应父RDD 2的分区p。如果分区规则不同，就会变成宽依赖。...由于Shuffle过程对键值型数据才有意义，因此ShuffleDependency对父RDD的泛型类型有限制，必须是Product2[K,V]或者其子类，Product2在Scala中代表两个元素的笛卡尔积...keyOrdering：可选的对键类型K排序的排序规则。 aggregator：可选的Map端数据聚合逻辑。 mapSideCombine：指定是否启用Map数据预聚合。...Partitioner在Spark Core中的实现类主要有两个：基于散列的HashPartitioner和基于采样范围的RangePartitioner，前者是默认实现。
key所属的分区ID。...RangePartitioner 作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。...实现过程为： 第一步：先从整个 RDD 中抽取出样本数据，将样本数据排序，计算出每个分区的最大 key 值，形成一个Array[KEY]类型的数组变量 rangeBounds；(边界数组). ...Spark 中有许多依赖于数据混洗的方法，比如 join() 和 groupByKey()， 它们也可以接收一个可选的 Partitioner 对象来控制输出数据的分区方式。
原始数据表通常包含很多列，而(1)和(3)让Hudi的parquet文件变得比较特别。 为了方便讨论，我们将(1)和(3)称为Hudi骨架，Hudi骨架包含了额外的元数据信息以支持Hudi原语。...生成一个特殊的bootstrap索引，该索引将生成的骨架文件映射到对应的原始parquet文件。 使用Hudi timeline状态变更进行原子性提交，也支持回滚操作。...自定义Relation将实现PruneFilteredScan允许支持过滤器下推和列剪裁。对于RDD，每个分区将是数据文件+可选的骨架文件组合，这些组合将被发送到一个任务，以执行合并并返回结果。...index: Int) extends Partition 优势 不需要对Spark代码做任何修改。 提供一种控制文件列表逻辑的方法，以列出骨架文件，然后将它们映射到相应的外部数据文件。...但目前还没有一种方法来切分骨架+数据文件，以便能够以完全相同的行偏移量切分它们，然后在以后合并它们。即使使用InputFormat列合并逻辑，我们也必须禁用文件切片，并且每个切片都将映射到一个文件。
文件存储 Cloudera的运营数据库（OpDB）是一个多模型的系统，因为它原生支持系统内的许多不同类型的对象模型。 用户可以选择键-值、宽列和关系、或提供自己的对象模型。...表样式 Cloudera的OpDB是一个宽列的数据存储，并且原生提供表样式的功能，例如行查找以及将数百万列分组为列族。 必须在创建表时定义列簇。...存在与Spark的多种集成，使Spark可以将表作为外部数据源或接收器进行访问。用户可以在DataFrame或DataSet上使用Spark-SQL进行操作。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。
在直播项目里面遇到需要统计flash视频帧间隔时长，首帧，GOP，等关键数据的时候，不可避免的需要对flv文件进行解析。 名词定义 首帧：是指用户看到第一个视频帧。...首帧时长：是指用户打开网页到看到第一个视频帧。 I帧：视频关键帧，包含全部的图形信息。 P帧：视频间隔帧，是根据P帧前面的P帧或者I帧diff出来的帧。数据量比I帧小。...、G711 A-law PCM、G711 mu-law PCM、AAC、Speex等，支持的视频编码有H264、On2 VP6、Sorenson Spark等。...{ // script帧 break; } } return true; }); 视频播放质量监控 关键数据：首帧、掉帧率...比如斗鱼、映客就是采用这种方案。 优点：技术实现相对简单，可以实现秒开。 缺点：当用户频繁进出房间，会造成服务端大量的带宽开销。 动态编码I帧： 服务端没个把直播过程中的视频解码，动态编码。
Spatial RDDs Layer：这一层扩展了Spark的RDD，生成Spatial RDDs (SRDDs)，可以有效地跨机器分割SRDD数据元素，并引入了新的并行的空间转换和动作操作，为用户编写空间数据分析程序提供了更直观的接口...与用户花时间自己解析输入格式不同，GeoSpark用户只需要指定格式名称和空间数据的开始列，GeoSpark将自动进行数据转换并将处理后的数据存储在SpatialRDDs中。...主要思想：将空间分割为若干个相同地理大小的网格单元（目前的版本支持不同大小的网格单元），这些网格单元组成一个全局网格文件。...然后遍历SRDD中的每个元素，如果元素与网格单元重叠，则将网格单元ID分配给该元素。当某个元素与多个网格单元重叠时，则复制该元素，将多个网格ID分配给该元素以及副本。...网格分区优点：SRDD数据按网格划分后，只需要计算同一网格内的元素的空间关系。集群不需要花费时间在那些保证不会相交的不同网格单元中的空间对象上。
在直播项目里面遇到需要统计flash视频帧间隔时长，首帧，GOP，等关键数据的时候，不可避免的需要对flv文件进行解析。 名词定义 首帧：是指用户看到第一个视频帧。...首帧时长：是指用户打开网页到看到第一个视频帧。 I帧：视频关键帧，包含全部的图形信息。 P帧：视频间隔帧，是根据P帧前面的P帧或者I帧diff出来的帧。数据量比I帧小。...、G711 A-law PCM、G711 mu-law PCM、AAC、Speex等，支持的视频编码有H264、On2 VP6、Sorenson Spark等。...{ // script帧 break; } } return true; }); 视频播放质量监控 关键数据：首帧、掉帧率...比如斗鱼、映客就是采用这种方案。 优点：技术实现相对简单，可以实现秒开。 缺点：当用户频繁进出房间，会造成服务端大量的带宽开销。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
