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PySpark在windows下的安装及使用

文件才行图片下载地址：https://github.com/steveloughran/winutils使用了和hadoop相近的版本，测试没问题直接复制替换图片再次测试：spark-shell图片五、...pyspark使用# 包的安装pip install pyspark -i https://pypi.doubanio.com/simple/pyspark测试使用from pyspark import..." # 单机模式设置'''local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行一些测试代码，或者练手，就用这种模式。...通常我们的cpu有几个core，就指定几个线程，最大化利用cpu的计算能力local[*]: 这种模式直接帮你按照cpu最多cores来设置线程数了。'''...Process finished with exit code 0注：pyspark保存文件的时候目录不能存在！！要不然会报错说目录已经存在，要记得把文件夹都删掉！

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pyspark在windows的安装和使用（超详细）

本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。 1....这里建议使用conda建新环境进行python和依赖库的安装 注意python版本不要用最新的3.11 否则再后续运行pyspark代码，会遇到问题：tuple index out of range https...://stackoverflow.com/questions/74579273/indexerror-tuple-index-out-of-range-when-creating-pyspark-dataframe...hadoop的安装和配置 4.1 hadoop安装 下载链接：https://hadoop.apache.org/releases.html 如果解压遇到权限问题，需要使用管理员身份运行： 4.2...，需要进行环境配置，以及在环境在环境变量中，记得将spark和hadoop的环境变量也加入 图片 参考 https://yxnchen.github.io/technique/Windows%E5%

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在 Hibernate Search 5.5 中对搜索结果进行排序

就像这样，仅仅通过一个 Sort 对象在全文本查询执行之前，对特殊的属性进行排序。...在这个例子中，这些可以被排序属性称之为“文本值属性”，这些文本值属性比传统的未转化的索引的方法有快速和低内存消耗的优点。 为了达到那样的目的。...在这个例子中单独存在的字段对应一个属性（例如 publicationDate）仅仅使用一个特殊的 @SortableField 注解就足够让这个字段成为可排序字段。...注意， 排序字段一定不能被分析的 。在例子中为了搜索，你想给一个指定的分析属性建索引，只要为排序加上另一个未分析的字段作为 title 属性的显示。...例如迁移一个已完成的应用到Hibernate Search 5.5？好消息是排序将会默认使用基本功能设定排序。

2.8K00

访问者模式在 Kubernetes 中的使用

访问者模式被认为是最复杂的设计模式，并且使用频率不高，《设计模式》的作者评价为：大多情况下，你不需要使用访问者模式，但是一旦需要使用它时，那就真的需要使用了。...访问者模式 下图很好地展示了访问者模式编码的工作流程。 在 Gof 中，也有关于为什么引入访问者模式的解释。 访问者模式在设计跨类层级结构的异构对象集合的操作时非常有用。...访问者模式允许在不更改集合中任何对象的类的情况下定义操作，为达到该目的，访问者模式建议在一个称为访问者类(visitor)的单独类中定义操作，这将操作与它所操作的对象集合分开。...在 Go 中，访问者模式的应用可以做同样的改进，因为 Interface 接口是它的主要特性之一。...Selector 在 kubectl 中，我们默认访问的是 default 这个命名空间，但是可以使用 -n/-namespace 选项来指定我们要访问的命名空间，也可以使用 -l/-label 来筛选指定标签的资源

2.5K20

业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...对于不用的列使用通的统计方法 使用字典来实现 df_nodmp5.pivot_table(index="ad_network_name",values=["mt_income","impression"...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。

1.9K10

使用Elasticsearch进行智能搜索的机器学习

将模型部署到你的搜索服务器上，在你的产品上对搜索结果进行排名。 在上述的每个步骤中，都有复杂的技术难题和非技术性问题。直到现在还没有银弹（指能极大的提高软件生产率的东西）。...我将模型存储在Elasticsearch中，并提供一个脚本来使用该模型进行搜索。 不要被这个例子的简单所迷惑。...用排序学习模型进行搜索 一旦你完成训练，你就可以进行搜索了！你可以在search.py​​中看到一个例子；这个例子里面的简单的查询非常直白。...您选择的特征，如何记录特征，如何训练模型以及实现一个基准排名功能取决于你的研究领域。我们在相关搜索中撰写的大部分内容仍然适用。...以后的文章 在未来的博客文章中，我们将有更多关于学习排名的内容，包括： 基础：排名学习到底是什么。 应用程序：使用排名学习搜索，推荐系统，个性化等等。 模型：什么是流行的模型？

3.1K60

在PowerBI的切片器中搜索

在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?

11.6K20

DNN在搜索场景中的应用

DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...Deep Learning over Multi-field Categorical Data这篇paper开始使用id类的特征进行CTR预估。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

3.6K40

监听者模式 - 在Java与Android中的使用

监听者模式（观察者模式）能降低对象之间耦合程度。为两个相互依赖调用的类进行解耦。 便于进行模块化开发工作。不同模块的开发者可以专注于自身的代码。...监听者模式在Android中有大量的运用，相信大家都不会感到陌生。在Android开发中，Button控件的点击事件就是监听者模式最常见的例子。...Activity中给这个Button设置了自己实现的OnClickListener，并复写了onClick方法，就能执行自定义操作了。 Java代码实例 下面来用Java来实现监听者模式。...我们可以把复杂的算法封装起来，客户端只需要传入数据，即可获得（监听到）结果。 很多场景中都使用了监听者模式。开发者也可能在不知不觉中就运用了这个模式。...Android中使用监听器 最常见的例子是给Button设置点击事件监听器。 类似上个例子，设计一个接口当做监听器。Android中回调时可以利用handler，控制调用的线程。

1.7K60

大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

aws使用awscli进行上传下载操作。 本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章7 ：浅谈pandas...，pyspark 的大数据ETL实践经验 上已有介绍 ，不用多说 ---- spark dataframe 数据导入Elasticsearch 下面重点介绍 使用spark 作为工具和其他组件进行交互（...在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java 的，所以下面我们给出python 的demo 代码 dataframe 及环境初始化 初始化， spark 第三方网站下载包：elasticsearch-spark...，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet

3.7K20

在Python中如何使用BeautifulSoup进行页面解析

网络数据时代，各种网页数据扑面而来，网页中包含了丰富的信息，从文本到图像，从链接到表格，我们需要一种有效的方式来提取和解析这些数据。...在Python中，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API，使得解析网页变得轻松而高效。首先，我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来，我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python中使用BeautifulSoup进行页面解析：from bs4 import...例如，我们可以使用find方法来查找特定的元素，使用select方法来使用CSS选择器提取元素，使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()在实际应用中，我们可能会遇到更复杂的页面结构和数据提取需求

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在 JS 中如何使用 Ajax 来进行请求

在本教程中，我们将学习如何使用 JS 进行AJAX调用。 1.AJAX 术语AJAX 表示 异步的 JavaScript 和 XML。 AJAX 在 JS 中用于发出异步网络请求来获取资源。...来自服务器的响应存储在responseText变量中，该变量使用JSON.parse()转换为JavaScript 对象。...我们需要另外使用setRequestHeader设置请求标头“Content-Type” ，并使用send方法中的JSON.stringify将JSON正文作为字符串发送。...如果存在网络错误，则将拒绝，这会在.catch()块中处理。 如果来自服务器的响应带有任何状态码(如200、404、500)，则promise将被解析。响应对象可以在.then()块中处理。...将响应代码（例如404、500）视为可以在catch()块中处理的错误，因此我们无需显式处理这些错误。

8.8K20

如何使用ParamSpider在Web文档中搜索敏感参数

核心功能 针对给定的域名，从Web文档中搜索相关参数； 针对给定的子域名，从Web文档中搜索相关参数； 支持通过指定的扩展名扫描引入的外部URL地址； 以用户友好且清晰的方式存储扫描的输出结果； 在无需与目标主机进行交互的情况下...，从Web文档中挖掘参数； 工具安装&下载 注意：ParamSpider的正常使用需要在主机中安装配置Python 3.7+环境。...（默认为“FYZZ”）： $ python3 paramspider.py --domain hackerone.com --placeholder FUZZ2 6 - 使用静默模式（不在屏幕输出URL...paramspider.py --domain hackerone.com --subs False ParamSpider + GF 假设你现在已经安装好了ParamSpider，现在你想要从大量的参数中筛选出有意思的参数...注意：在使用该工具之前，请确保本地主机配置好了Go环境。

3.6K40

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...快速使用Pandas_UDF 需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段，字段对应的格式为符合spark的格式。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用

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在团队中使用GitLab中的Merge Request工作模式

在工作中使用Git已有5年多的时间了，Git分布式的工作机制以及强大的分支功能使得在团队中推广使用没有受到什么阻碍。一直以来都是采用的分支管理模式，我把项目的开发分为三个阶段：开发、测试和上线。...分支管理模式 开发阶段 除了master分支创建一个供所有开发人员开发的dev分支； 开发人员在dev分支上进行工作，随时随地commit，每天push一次到服务器； push代码前需要进行pull操作...Merge Request模式 一直以来，都觉得Merge Request模式遥不可及，只有做开源软件才会采用这种模式，没想到这么快就已经在团队中开始推行使用了，先看一张图来了解下Merge Request...3、使用你熟悉的工具拉取Merge Request对应的分支到本地进行代码修改，修改完成后，Push代码到服务器，代码推送后，管理员在Merge Request页面可以看到Merge按钮，如下图： Merge...点击右边的Resole WIP status后，Merge按钮就可以使用 如果勾选Remove source brance，当Merge后，服务器端会删除创建的分支。

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