本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...; import scala.Tuple2; import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap
Map结构是一种非常常见的结构，在各种程序语言都有对应的api，由于Spark的底层语言是Scala，所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。...判断是否为空 a.keys.foreach(println)//只打印key a.values.foreach(println)//只打印value a=Map()//数据清空使用再次...: Int = { x.compareTo(y) } } println(a.toSeq.sorted) （2）可变Map例子 特点： api丰富与Java中Map...[String,Int]=scala.collection.mutable.Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数 a += ("k3"->3)//添加元素 a += ("k4..." -> 23, "CO" -> 25)//追加集合 a --= List("AL", "AZ")//删除集合 a.retain((k,v)=> k=="k1")//只保留等于k1元素，其他的删除
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...因为Kafka配置中的default partition number只有2个，在创建topic的时候，没有制定专门的partitionnumber，所以采用了defaultpartition number...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。...Awk: 遇到输入行时，根据定义的IFS，第一组字符为field one，访问时使用 1，第二组字符是字段二，使用访问 2，第三组字符是字段三，使用访问 为了更好地理解这个 awk 字段编辑，让我们看看下面的例子.../{print $1 $2 $3 }' rumenzinfo.txt rumenz.comisthe 从上面的输出中，您可以看到前三个字段中的字符是根据 IFS 定义哪个是空间： 字段一是 rumenz.com...字段二是 is使用$2. 第三场是 the使用$3. 如果您在打印输出中注意到，字段值没有分开，这就是打印默认的行为方式。...需要注意并始终记住的一件重要事情是使用($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。
我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化，本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究...Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...了解了 AQE 是什么之后，我们再看看自适应查询 AQE 的“三板斧”： 动态合并 Shuffle 分区 动态调整 Join 策略 动态优化数据倾斜 动态合并 shuffle 分区 如果你之前使用过 Spark...动态优化数据倾斜 数据倾斜一直是我们数据处理中的常见问题。...总结 Spark 3.0 在速度和性能方面得提升有目共睹，它的新特性远不止自适应查询一个，当然也不意味着所有的场景都能有明显的性能提升，还需要我们结合业务和数据进行探索和使用。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...Cols(i) = i + 1 Next i rng.RemoveDuplicates Columns:=(Cols), Header:=xlYes End Sub 这里使用了当前区域...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行...(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。...上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性，它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑，选择更好的执行策略，从而达到提升性能的目的。...我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0，也尝试了动态资源分配的相关优化。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。...它可以防止小数据申请大资源，Executor 空转的情况。在集群资源紧张，有多个 Spark 应用的场景下，可以开启动态分配达到资源按需使用的效果。
、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ... 但实际操作起来，还是遇到不少问题。...spark 中 dataframe 的某一列数 取为 。...spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...首先，如果我想使用列 x ，我不可以直接 "x" ，因为这是一个字符串，我需要调用隐式转换的函数 值得注意的是， spark 是你的 SparkSession 实例。...{fit, exp, negate, udf} // 取向量中的第一个元素 val getItem = udf((v: org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector,
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...使用了Find方法来查找数据所在的单元格，使用Offset属性偏移到指定的单元格，使用Resize属性来扩展单元格区域。
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。...目前，有两种类型的Pandas_UDF，分别是Scalar（标量映射）和Grouped Map（分组映射）。 1.1 Scalar Scalar Pandas UDF用于向量化标量操作。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...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。...级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...每当一个表中包含单行和单列时，如果表达式需要的话，这个表就会被自动转换为标量值。...在这个例子中，修复方法很简单：使用DISTINCT代替VALUES。一旦改用DISTINCT，就可以正常创建关系了。结果如下图所示。 正确设置关系后，可以按价格区间切片了。...在我们的例子中，情况是这样的： Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表，既因为公式中引用了PriceRanges表（引用依赖），又因为使用了VALUES函数，可能会返回额外的空行...3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。 使用ALLNOBLANKROW代替ALL。
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。
事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训练出的XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致。...从该同学给出的测试代码上，并没有发现什么问题： //测试结果中的一行，41列 double[] input = new double[]{1, 2, 5, 0, 0, 6.666666666666667...Spark ML中还有隐藏的缺失值处理逻辑：SparseVector，即稀疏向量。 SparseVector和DenseVector都用于表示一个向量，两者之间仅仅是存储结构的不同。...下述代码是Spark ML中VectorAssembler的实现代码，从代码中可见，如果数值是0，在SparseVector中是不进行记录的。...SparseVector作为Spark ML中的数组的保存格式，被所有的算法组件使用，包括XGBoost on Spark。
A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。-减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。...可以从任意大小的矩阵中减去一个标量。*矩阵乘法；是一个更精确的矩阵A和B的线性代数积， 矩阵乘法对于非纯量A和B，列一个数必须等于B.标量可以乘以一个任意大小的矩阵的行数。.*数组的乘法；A....如果A是一个n*n的矩阵，B是一个n组成的列向量，或是由若干这样的列的矩阵，则X = AB 是方程 AX = B ，如果A严重缩小或者几乎为单数，则显示警告消息。.数组左除法；A....对P值的计算，涉及到特征值和特征向量，即如果[ D ] = V，EIG（x），那么X^P = V * D.^P / V。 .^A....举例说明 下面的例子显示使用标量数据的算术运算符。
在监督学习中使用的训练示例在MLlib中被称为“labeled point” 一 本地向量 本地向量存储于单台机器，其拥有整类型的行，从0开始的索引，和double类型的值。...为了避免scala.collection.immutable.Vector该scala包被导入，你要引入的包是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.linalg...标签的向量用于监督学习中。使用double存储一个标签，所以标签数据可以用于回归或者分类。...对于二分类，一个标签应该要么是0要么是1.对于多分类，标签应该零开始的索引：0，1,2,3,4 带标签的向量类在Spark Mllib中，叫做labeledPoint。...请记住，Mllib中的本地矩阵按照column-major的顺序存储。 import org.apache.spark.mllib.linalg.
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