PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。
我这里提供一个pyspark的版本，参考了大家公开的版本。同时因为官网没有查看特征重要性的方法，所以自己写了一个方法。本方法没有保存模型，相信大家应该会。
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。后来进入阿里工作，特征处理基本上使用PAI 可视化特征工程组件+ODPS SQL，复杂的话才会自己写python处理。最近重新学习了下pyspark，笔记下如何使用pyspark做特征工程。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
作者：xmxiong，PCG 运营开发工程师 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计的模型表可以快速统计最近一段时间内的累计类与留存类。 一、背景 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计
我们可以通过交易数据接口以非常低的延迟获得全球各个比特币交易市场的每一笔比特币的成交价，成交额，交易时间。
随着数据仓库数据量的增长，数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 对于数据分析来说日益重要， 通过数据血缘可以追溯表-表，表-任务，任务-任务的上下游关系， 用来支撑问题数据溯源，孤岛数据下线的需求。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
本文介绍了 PySpark 的背后原理，包括其运行时架构、Driver 端和 Executor 端的运行原理，并分析了在大数据场景下使用 PySpark 的利弊。
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
spark是目前大数据领域的核心技术栈，许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它，变成"驯龙高手"，以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
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。
本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道，国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。 相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。 通过上一篇介绍效果测试的文章大家可以知道，目前已经有现成库帮我们去计算模型的评估指标，老实讲去计算这些指标没有一点难度，甚至可以说没什么技术含量，懂 python 的人都可以做。但是真正难的，是如何收集到符合场景要求的数据以及如何保证这些数据的质量，就连用 AI 测试 AI 这个方法，也需要先收集到符合要求的数据才能训练出可以用来测试的模型。 所以虽然我们是在测试 AI，但实际上我们掌握的最多的技能却是数据处理相关的，比如 spark, flink，opencv，ffmpeg 等等。 所以这一篇，我来科普一下在项目中，我们是如何处理数据的。
默认情况下，我们使用SparkConf()创建一个SparkConf对象时，它会加载spark.*名称的java文件中的变量作为配置文件信息。此外，我们可以设置一些参数来修改其行为。
RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ;
本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的
银行需要面对数量不断上升的欺诈案件。随着新技术的出现，欺诈事件的实例将会成倍增加，银行很难检查每笔交易并手动识别欺诈模式。RPA使用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。例如，如果在短时间内进行了多次交易， RPA会识别该账户并将其标记为潜在威胁。这有助于银行仔细审查账户并调查欺诈行为。
在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。实时处理大数据并执行分析的最令人惊奇的框架之一是Apache Spark，如果我们谈论现在用于处理复杂数据分析和数据修改任务的编程语言，我相信Python会超越这个图表。所以在这个PySpark教程中，我将讨论以下主题：
RDD代表Resilient Distributed Dataset（弹性分不输计算数据集），它们是可以在多个节点上运行和操作的数据，从而能够实现高效并行计算的效果。RDD是不可变数据，这意味着一旦创建了RDD，就无法直接对其进行修改。此外，RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
用前面7天的做训练样本（20170506-20170512），用第8天的做测试样本（20170513）
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
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。
学习spark之前，我们需要安装Python环境，而且需要安装下边这两个关于Spark的库：
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。
命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。
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。
数据可以查看github：https://github.com/MachineLP/Spark-/tree/master/pyspark-ml
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
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 ;
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
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！
PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。当然缺点也是有的，就是带来了比较大的性能损耗。
Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）
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！
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
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