据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同。
我们在做数据分析,清洗的过程中,很多时候会面对各种各样的数据源,要针对不同的数据源进行清洗,入库的工作。当然python这个语言,我比较喜欢,开发效率高,基本上怎么写都能运行,而且安装配置简单,基本上有网的环境pip install全部都搞定,没网的话,把whl包copy过来一行命令也就解决了( windows下python3.5使用pip离线安装whl包)。
这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。如今,客户可以选择在云对象存储(如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage或 Google Cloud Storage)中以开放表格式存储数据。数据由数据所有者全资拥有和管理,并保存在其安全的 Virtual Private Cloud (VPC) 帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎,而无需复制数据。这创建了一个面向未来的架构,可以在需要时将新工具添加到技术栈中。
OAT文件是一种Android私有ELF文件格式,它不仅包含有从DEX文件翻译而来的本地机器指令,还包含有原来的DEX文件内容。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,是spark编程中最基本的数据对象; 它是spark应用中的数据集,包括最初加载的数据集,中间计算的数据集,最终结果的数据集,都是RDD。 从本质上来讲,RDD是对象分布在各个节点上的集合,用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例,其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成,类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,而RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句,尽管可以将RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中,至少是预期存储在内存中的,因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD,就不能改变它。
解码器的初始化和编码器初始化类似,区别仅在于需要多创建一个AVCodecParserContext类型对象。AVCodecParserContext是码流解析器的句柄,其作用是从一串二进制数据流中解析出
大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark(Python的Spark API)进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤,并提供示例代码和技术深度。
一个文件内包含有众多个子文件夹(如:人员信息),这个时候需要你将这些文件全部打印下来。如果手动打开文件并打印将消耗大量的人力与物力,是时候用代码和计算机提高生产力了。
xlwt和xlrd是两个相互配套的模块,在Python中,用于将数据写入Excel文件和读取Excel文件的数据。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,它是容错、不可变的 分布式对象集合。
有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号,其文件以纯文本形式存储表格数据。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。
/spark/examples/src/main/python/streaming
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行(多行)JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
openpyxl是一个用于写入和读取xlsx格式的excel文件的Python模块。
为了应对这些挑战,像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器,允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据,从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中,我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。
想要解决上面提到的问题,我们需要对mp3文件的格式有个大致了解,为了方便讲解,我这里画了个示意图:
在Quora上,大数据从业者经常会提出以下重复的问题:什么是数据工程(Data Engineering)? 如何成为一名数据科学家(Data Scientist)? 什么是数据分析师(Data Analyst)?
确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
数据输入源 Spark Streaming中的数据来源主要是 系统文件源 套接字流 RDD对列流 高级数据源Kafka 文件流 交互式环境下执行 # 创建文件存放的目录 cd /usr/loca/spark/mycode mkdir streaming cd streaming mkdir logfile cd logfile # 对这个子目录进行数据监控 from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingCo
parallize() 和 boradcast() 方法,在不使用 spark.io.encryption.enabled=true 的情况下,都会以文件的格式跟 JVM 交互,因为将一个大的 dataset 发送到 JVM 是比较耗时的,所以 pyspark 默认采用本地文件的方式,如果有安全方面的考虑,毕竟 dataset 会 pickle 之后存在本地,那么就需要考虑 spark.io.encryption.enabled=true 这个选项了,不过这个选项肯定也会增加 CPU 的使用的。 需要注意的是,这些临时文件是存在 spark.local.dirs 这个目录下,对应的 spark 目录下的子目录,并且是以 pyspark- 开头的。这个目录是调用了 Java 的方法来创建的临时目录。
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本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景,基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战,如:
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
要解码,我们需要获取解码器AVCodec,解码器我们需要通过codec_id获取,codec_id我们需要通过AVStream获取,AVStream我们需要通过AVCodecContext获取,AVCodecContext我们要根据AVFormatContext获取,解码的时候我们要通过AVFormatContext读取,解码数据存储在AVFrame里面,编码数据存储在AVPacket里面。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
DStream 无状态转换操作 map:每个元素采用操作,返回的列表形式 flatmap:操作之后拍平,变成单个元素 filter:过滤元素 repartition:通过改变分区的多少,来改变DStream的并行度 reduce:对函数的每个进行操作,返回的是一个包含单元素RDD的DStream count:统计总数 union:合并两个DStream reduceByKey:通过key分组再通过func进行聚合 join:K相同,V进行合并同时以元组形式表示 有状态转换操作 在有状态转换操作而言,本批次
之前也学习过一阵子的Spark了,是时候先输出一些知识内容了,一来加深印象,二来也可以分享知识,一举多得,今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记,简单梳理了一下,当做是需要了解得基础知识,让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识,里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache SparkTM 3.0.0正式发布!
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache Spark 3.0.0正式发布!
这么写TMD 的有大问题。 尤其这个overwrite(),上面的代码会直接在程序运行时候重写当前文件系统目录,覆盖代码,数据恢复软件都找不回来。我很不清楚为何能有这么厉害的权限
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参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
2.视频编码器的初始化(在介绍这部分内容之前,先来了解一下几个非常重要的结构体:AVCodec,AVCodecContext,AVPacket以及AVFrame)
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
初始化音频滤镜的方法基本上和初始化视频滤镜的方法相同,不懂的可以看上篇博客,这里直接给出代码:
目录 前言 变化情况介绍 总结 一、前言 之前版本是0.9或者0.10.1、0.10.2,最近发现更新成为1.0.0-2077839。1.0应该也能称之为正式版了吧。发现其中有很多变化,在这里为大家简单介绍。 二、变化情况介绍 2.1 数据导入变化 之前数据导入参数基本都要写在命令行,刚查看之前写的博客发现没有介绍数据导入的,只有一个老版的调用本地数据的,本文就在这里简单介绍Geotrellis的数据导入。 Geotrellis可以将数据(Tiff)从本地、HDFS
本文介绍了如何通过Spark在Hadoop上读取和写入数据,包括使用Spark SQL读取结构化数据,使用Spark Streaming进行流式处理,以及使用Spark Core进行批处理。同时,本文还介绍了如何将数据存储在分布式文件系统中,并提供了相关示例代码。
Zeppelin默认的管理权限是admins组,所以用户要加admins组才可以添加和修改interpreter
在音频重采样时,用到的核心结构是SwrContext,我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例,然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt()函数来设置音频重采样的参数,最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。下面给出代码:
基于 COS 快照的迁移方式是使用 ES 的 snapshot api 接口进行迁移,基本原理就是从源 ES 集群创建索引快照,然后在目标 ES 集群中进行恢复。通过 snapshot 方式进行数据迁移时,特别需要注意 ES 的版本问题:
将视频中的图像帧按照一定比例缩放或指定宽高进行放大和缩小是视频编辑中最为常见的操作之一,这里我们将1920x1080的yuv图像序列转换成640x480的rgb图像序列,并输出到文件。视频图像转换的核心为一个SwsContext结构,其中保存了输入图像和输出图像的宽高以及像素格式等多种参数。我们通过调用sws_getContext()函数就可以十分方便地创建并获取SwsContext结构的实例。下面给出初始化的代码:
JSON Smuggling技术可以利用目标JSON文档中一些「不重要」的字节数据实现任意文件传输。根据JSON文档的官方定义,JSON文件中的某些位置允许使用被称为不重要字节的字节数据来传输内容。这些所谓不重要的字节在JSON文档中没有任何的意义,因此会被jq之类的JSON解析工具直接忽略。这种「不重要」的字节包括:
在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
这种方式需要先安装 docker-compose, docker-compose 的安装网上已经有非常多的资料,请自行安装即可
1、高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的;
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