pySpark中的数据帧级计算 - 腾讯云开发者社区

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PySpark数据计算

前言在大数据处理的时代，Apache Spark以其高效的数据处理能力和灵活的编程模型，成为了数据科学家和工程师的热门选择。...PySpark作为Spark的Python接口，使得数据处理和分析更加直观和便捷。...本文详细讲解了PySpark中的常用RDD算子，包括map、flatMap、reduceByKey、filter、distinct和sortBy。...在 PySpark 中，所有的数据计算都是基于 RDD（弹性分布式数据集）对象进行的。RDD 提供了丰富的成员方法（算子）来执行各种数据处理操作。...【拓展】链式调用：在编程中将多个方法或函数的调用串联在一起的方式。在 PySpark 中，链式调用非常常见，通常用于对 RDD 进行一系列变换或操作。

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

, 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先读取数据到 RDD 中 , 然后按照空格分割开再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个二元元组列表 , 列表中每个元素的...进行排序 , 按照升序进行排序 ; 2、代码示例对 RDD 数据进行排序的核心代码如下 : # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5 = rdd4.sortBy(lambda element:...1 ; 排序后的结果为 : [('Jack', 2), ('Jerry', 3), ('Tom', 4)] 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包...rdd2.collect()) # 将 rdd 数据的列表中的元素转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1))...rdd4 = rdd3.reduceByKey(lambda a, b: a + b) print("统计单词 : ", rdd4.collect()) # 对 rdd4 中的数据进行排序 rdd5

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PySpark实战：亿级爬虫数据的高效处理指南

当你的爬虫每天抓取千万级网页时，传统单机工具（如Pandas、Excel）很快会遇到内存不足和性能瓶颈。...PySpark作为Apache Spark的Python接口，通过分布式计算框架能轻松处理TB级数据，且具有以下优势：弹性扩展：从单台笔记本到千节点集群无缝切换内存优化：通过RDD/DataFrame分片存储...数据清洗四步法（1）空值处理# 删除全为空的列df = df.dropna(how="all")# 填充特定列的空值from pyspark.sql.functions import col, whendf...A：按以下步骤排查：检查Spark UI中的Executor内存使用情况适当减少spark.executor.memory（ paradoxically，过大内存会导致GC停顿）增加分区数（df.repartition...com.example.CustomMetricListener")# 或通过log4j输出详细日志spark.sparkContext.setLogLevel("INFO")通过以上方法，你可以高效处理亿级爬虫数据

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PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...首先我们这小节全局用到的数据集如下： from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql import SparkSession # SparkSQL...90| F| # | Mei| 54| 95| F| # +-----+---+-----+---+ # DataFrame.cache\DataFrame.persist # 可以把一些数据放入缓存中...# 把SparkDataFrame转为rdd，这样子可以用rdd的语法来操作数据 df.rdd 5、DataFrame的一些统计操作APIs # DataFrame.cov # 计算指定两列的样本协方差

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视频中的 I 帧，P 帧，B 帧

但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。

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python中的pyspark入门

Python中的PySpark入门PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。...DataFrame是由行和列组成的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...它提供了高效的数据处理和低延迟的结果计算，并具有更好的容错性和可伸缩性。Apache Beam: Beam是一个用于大规模数据处理的开源统一编程模型。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。

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Silverlight中的帧

Silverlight是基于时间线的，不象Flash是基于帧的，所以在Silverlight中，很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道，动画只不过是一幅幅静态图片连续播放，利用人眼的视觉暂留形成的，因此任何动画从原理上讲，至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中，有一段话： ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值（如 2，每秒 2 帧）来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...

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Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...现在的数据看起来像我们想要的那样。

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PySpark 中的机器学习库

但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。...因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈...，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务....在大数据上进行机器学习，需要处理全量数据并进行大量的迭代计算，这要求机器学习平台具备强大的处理能力。Spark立足于内存计算，天然的适应于迭代式计算。...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。

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tcpip模型中，帧是第几层的数据单元？

在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...今天，我们就来说一下TCP/IP模型中帧的概念，以及它作为数据单元在哪一层中扮演着关键角色。TCP/IP模型，通常被称为互联网协议套件，是一组计算机网络协议的集合。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。

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【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

方法不会修改原 RDD 数据 ; 使用方法 : new_rdd = old_rdd.filter(func) 上述代码中 , old_rdd 是原始的 RDD 对象 , 调用 filter 方法...传入 filter 方法中的 func 函数参数 , 其函数类型是接受一个任意类型元素作为参数 , 并返回一个布尔值 , 该布尔值的作用是表示该元素是否应该保留在新的 RDD 中 ; 返回 True..., 如果是偶数返回 True , 保留元素 ; 如果是奇数返回 False , 删除元素 ; 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from...Process finished with exit code 0 二、RDD#distinct 方法 1、RDD#distinct 方法简介 RDD#distinct 方法用于对 RDD 中的数据进行去重操作...代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark

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【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

读取数据时 , 通过将数据拆分为多个分区 , 以便在服务器集群中进行并行处理 ; 每个 RDD 数据分区都可以在服务器集群中的不同服务器节点上并行执行计算任务 , 可以提高数据处理速度...; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中处理的所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...中 , 通过 SparkContext 执行环境入口对象读取基础数据到 RDD 对象中 , 调用 RDD 对象中的计算方法 , 对 RDD 对象中的数据进行处理 , 得到新的 RDD 对象其中有...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;

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MPEG4视频中，I帧、p帧、B帧的判定（转载） By HKL,

mpeg4的每一帧开头是固定的：00 00 01 b6，那么我们如何判断当前帧属于什么帧呢？在接下来的2bit，将会告诉我们答案。...注意：是2bit，不是byte，下面是各类型帧与2bit的对应关系：　　00: I Frame 　　01: P Frame 　　10: B Frame　为了更好地说明，我们举几个例子，以下是16...进制显示的视频编码：　　00 00 01 b6 10 34 78 97 09 87 06 57 87 …… I帧　　00 00 01 b6...98 …… B帧下面我们来分析一下为什么他们分别是I、P、B帧　　0x10 = 0001 0000 　　0x50 = 0101 0000...　　0x96 = 1001 0100　大家看红色的2bit，再对照开头说的帧与2bit的对应关系，是不是符合了呢？

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【Python】PySpark 数据处理 ① ( PySpark 简介 | Apache Spark 简介 | Spark 的 Python 语言版本 PySpark | Python 语言场景 )

Spark 把数据分析中的中间数据保存在内存中 , 减少了频繁磁盘读写导致的延迟 ; Spark 与 Hadoop 生态系统的对象存储 COS 、HDFS 、Apache HBase 等紧密集成...; 借助 Spark 分布式计算框架 , 可以调度由数百乃至上千服务器组成的服务器集群 , 计算 PB / EB 级别的海量大数据 ; Spark 支持多种编程语言 , 包括Java、Python...开发者使用 Python 语言编写Spark应用程序 , 利用 Spark 数据分析引擎的分布式计算能力分析大数据 ; PySpark 提供了丰富的的数据处理和分析功能模块 : Spark...Spark GraphFrame : 图处理框架模块 ; 开发者可以使用上述模块构建复杂的大数据应用程序 ; 3、PySpark 应用场景 PySpark 既可以作为 Python 库进行数据处理..., 在自己的电脑上进行数据处理 ; 又可以向 Spark 集群提交任务 , 进行分布式集群计算 ; 4、Python 语言使用场景 Python 语言的使用场景很丰富 , 可以有如下应用场景 :

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数据帧的学习整理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。

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CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场；正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据；附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。...由于CAN总线仲裁时，数据帧发送的优先级高于远程帧，即使有别的节点设备也在发送以B_ID为ID号的远程帧，因为远程帧除了ID号不同，其他都相同。所以不会造成总线冲突。

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FFmpeg中的子帧延迟

本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...基于整帧图像的编码需要在接收到整帧图像后才开始编码，这样在编码阶段会引入至少一帧的延时，同样在解码阶段也会引入一帧的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

文章目录一、音频帧概念二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧代表一个声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要采集 8 \times numFrames 字节的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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OpenCV - 计算相机和视频的帧速率FPS

原文：OpenCV - 计算相机和视频的帧速率FPS[译] - AIUAI 原文：How to find frame rate or frames per second (fps) in OpenCV...- 2015.11.12 OpenCV 库中的 VideoCapture 类主要处理视频读取以及从连接的相机中获取图像帧....计算相机的帧速率FPS OpenCV 并不能很直接的得到所连接的相机(camera/webcam) 的帧速率....可以从视频中读取一定量的视频帧，然后根据所耗时间，计算得到每秒帧数. 1.1. Python 实现 #!/usr/bin/env python #!...计算视频的帧速率FPS 可以直接采用 OpenCV 的 get 方法计算视频文件的帧速率. 2.1. Python 实现 #!/usr/bin/env python #!

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【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法可以将 RDD 中的数据元素逐个进行处理 , 处理的逻辑需要用外部通过参数传入 map 函数 ;...中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套解除嵌套含义 : 下面的的列表中 , 每个元素都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...进行处理 , 然后再将计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是解除嵌套 ; 这样原始 RDD 对象中的每个元素 , 都对应新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import SparkConf, SparkContext # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import...RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) # 停止 PySpark 程序 sparkContext.stop() 执行结果 : Y:\002_WorkSpace\PycharmProjects

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