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数据分析师在数据治理流程中承担的角色

在数据治理流程当中，涉及到了前端业务系统，后端业务数据库系统再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。...同样地，在数据治理流程当中，我们也需要一套标准化的规范来指导数据的采集、传输、储存以及应用。...数据分析师在数据流中承担的角色 数据治理流程涉及到多部门多岗位的分工协作，数据分析师在这个流程中也承担了重要的角色。...数据分析师的职责真的不止是分析，除了分析之外，数据分析师需要参与到数据规划、数据采集过程中，而在数据应用过程中也需要完成指标体系、报表体系的建设以及部分临时的数据查询需求。 ?...数据分析师在数据治理流程中需要撰写数据埋点文档、搭建数据指标体系、报表体系以及分析业务问题，每一个技能都会在后续的文章中更新！

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谈谈如何优雅的关闭正在运行中的Spark Streaming的流程序

因为流程序一旦起来基本上是一个7*24小时的状态，除非特殊情况，否则是不会停的，因为每时每刻都有可能在处理数据，如果要停，也一定要确认当前正在处理的数据执行完毕，并且不能在接受新的数据，只有这样才能保证不丢不重...方式主要有三种： 第一种：全人工介入 首先程序里面设置下面的配置参数 然后按照下面的步骤依次操作： （1）通过Hadoop 8088页面找到运行的程序 （2）打开spark ui的监控页面 （3）打开executor...的监控页面 （4）登录liunx找到驱动节点所在的机器ip以及运行的端口号 （5）然后执行一个封装好的命令 从上面的步骤可以看出，这样停掉一个spark streaming程序是比较复杂的。...答案是有的 第二种：使用HDFS系统做消息通知 在驱动程序中，加一段代码，这段代码的作用每隔一段时间可以是10秒也可以是3秒，扫描HDFS上某一个文件，如果发现这个文件存在，就调用StreamContext...关于具体第二种和第三种的样例代码，下篇文章会整理一下放在github中给大家参考。

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2.2 堆在整个jvm内存中的运行流程以及jvisualvm工具的使用

堆和GC介绍 java堆的特点 《深入理解java虚拟机》是怎么描述java堆的 Java堆（Java Heap）是java虚拟机所管理的内存中最大的一块 java堆被所有线程共享的一块内存区域 虚拟机启动时创建...另外，标记-清除算法收集垃圾的时候会产生许多的内存碎片 ( 即不连续的内存空间 )，此后需要为较大的对象分配内存空间时，若无法找到足够的连续的内存空间，就会提前触发一次 GC 的收集动作 -------...程序还在继续运行, 又会产生新的对象放入到Eden区, 当Eden区又被放满了, 就会再次出发GC, 此时会寻找Eden+sruvivor(一个区域)中的GC Root, 将其标记, 没有被引用的对象被回收...分代年龄+1 这样运行, 直到分代年龄为15(默认15,可设置)时, 也就是GC发生了15次还活着的对象, 就会被放到老年代. 通常什么样的对象会被放到老年代呢?...那就是没有对象引用他了.通常会回收这块内存空间地址 这个时候, 如果主线程也在运行, 刚好有一个变量存放在这个内存地址了, 而你并行的触发了GC, 这时候程序就发生混乱了.

1.1K20

oozie中运行mapreduce node-action时的常见异常解决方法

在第一次使用oozie来管理mapreduce工作流时，出现了如下异常： java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.Hadoop.io.LongWritable...，出错是因为输出格式的数据类型不匹配。...hadoopOutputCollector对象默认的存放数据的格式为，但在本例中，key传入的实际值为Text类型，所以会报错，现在需要设置其输出格式，改为<Text...以前写的mapreduce是从main方法里进行驱动和运行的，在main方法里面设置了如下参数： conf.setOutputKeyClass(Text.class); conf.setOutputValueClass...但在oozie中，直接配置的是map类，无法从main方法运行，所以必须指定输出格式，有如下两种方法： 1.在map类里面加入静态代码块（在类初始化的时候就会执行）  static{   JobConf

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SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

由于Spark是基于Scala语言实现的大数据组件，而Scala语言又是运行在JVM虚拟机上的，所以Spark自然依赖JDK，截止目前为止JDK8依然可用，而且几乎是安装各大数据组件时的首选。...所以搭建pyspark环境首先需要安装JDK8，而后这里介绍两种方式搭建pyspark运行环境： 1）pip install pyspark+任意pythonIDE pyspark作为python的一个第三方库...进入pyspark环境，已创建好sc和spark两个入口变量 两种pyspark环境搭建方式对比： 运行环境不同：pip源安装相当于扩展了python运行库，所以可在任何pythonIDE中引入和使用...总体来看，两种方式各有利弊，如果是进行正式的开发和数据处理流程，个人倾向于选择进入第一种pyspark环境；而对于简单的功能测试，则会优先使用pyspark.cmd环境。...懒惰是人类进步的阶梯，这个道理在数据处理工具的选择上也有所体现。 希望能在多种工具间灵活切换、自由组合选用，自然是最朴（偷）素（懒）的想法，所幸pyspark刚好能够满足这一需求！

1.7K40

渲染任务运行中 cpu 100%的时候，对ping机器的时延 会有影响吗？

渲染任务运行中 cpu 100%的时候，对ping机器的时延 会有影响吗？...理论上是有一定关系的，cpu 100%时，不丢包就是好的了，延迟变大或存在一定的丢包率是符合预期的如果要显著缓解，最好是不要用掉全部vCPU，参考：https://cloud.tencent.com/developer...；值为0表示允许；如果注册表中不存在这个参数（默认不存在），则在afd.sys加载时会判断当前系统版本，如果是Server则启用优化，普通桌面版则禁用。...方案：1、执行这句命令后重启机器，在CPU几乎打满的场景中，可以将100%丢包现象缓解为包延时变大，但不会丢包。...2、改网卡的recieve buffer运行ncpa.cpl打开本地连接属性 → 配置 → 高级页签里找到 Init.MaxRxBuffers 默认256，调1024把Init.MaxRxBuffers

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

介绍 Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。...Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。...就上下文而言，此特定博客文章中的所有示例操作均与CDSW部署一起运行。...至此，CDSW现在已配置为在HBase上运行PySpark作业！本博客文章的其余部分涉及CDSW部署上的一些示例操作。 示例操作 put操作 有两种向HBase中插入和更新行的方法。...使用hbase.columns.mapping 在编写PySpark数据框时，可以添加一个名为“ hbase.columns.mapping”的选项，以包含正确映射列的字符串。

2.6K20

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

在数据科学领域工作真是太好了！但是，随着大量数据的出现，同样面临着复杂的挑战。 主要是，我们如何收集这种规模的数据？我们如何确保我们的机器学习管道在数据生成和收集后继续产生结果？...因此，无论何时发生任何错误，它都可以追溯转换的路径并重新生成计算结果。 我们希望Spark应用程序运行24小时 x 7，并且无论何时出现任何故障，我们都希望它尽快恢复。...我们可以临时存储计算（缓存）的结果，以维护在数据上定义的转换的结果。这样，当出现任何错误时，我们不必一次又一次地重新计算这些转换。 数据流允许我们将流数据保存在内存中。...它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。转换结果取决于以前的转换结果，需要保留才能使用它。...下面是我们工作流程的一个简洁说明： 建立Logistic回归模型的数据训练 我们在映射到标签的CSV文件中有关于Tweets的数据。

5.3K10

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘LAC‘

已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘LAC‘ 一、分析问题背景 在开发或运行Python程序时，可能会遇到各种各样的报错，其中“ModuleNotFoundError...这个错误通常出现在你尝试使用一个未安装的Python库时。在数据处理和自然语言处理等场景中，LAC（Lexical Analysis of Chinese）库被广泛用于分词和词性标注。...) 如果在运行时出现ModuleNotFoundError: No module named ‘LAC’，说明你的Python环境中没有安装LAC库。...Python版本不兼容：LAC库不支持当前使用的Python版本。 虚拟环境问题：在虚拟环境中运行代码，但LAC库未安装到该环境中。...如果你在没有安装LAC库的情况下运行这段代码，就会出现“ModuleNotFoundError: No module named ‘LAC’”的错误。

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PySpark 的背后原理

其中白色部分是新增的 Python 进程，在 Driver 端，通过 Py4j 实现在 Python 中调用 Java 的方法，即将用户写的 PySpark 程序"映射"到 JVM 中，例如，用户在 PySpark...语言层面的交互总体流程如下图所示，实线表示方法调用，虚线表示结果返回。 下面分别详细剖析 PySpark 的 Driver 是如何运行起来的以及 Executor 是如何运行 Task 的。...用户 Python 脚本中定义的一系列处理逻辑最终遇到 action 方法后会触发 Job 的提交，提交 Job 时是直接通过 Py4j 调用 Java 的 PythonRDD.runJob 方法完成，...方法的计算流程大致分三步走： 如果不存在 pyspark.deamon 后台 Python 进程，那么通过 Java Process 的方式启动 pyspark.deamon 后台进程，注意每个 Executor...在一边喂数据的过程中，另一边则通过 Socket 去拉取 pyspark.worker 的计算结果。

7.1K40

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

；     那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：     在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候...PySpark 通过使用 cache() 和persist() 提供了一种优化机制，来存储 RDD 的中间计算，以便它们可以在后续操作中重用。...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。

1.9K40

如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法

Python的sklearn包中GridSearch模块，能够在指定的范围内自动搜索具有不同超参数的不同模型组合，在数据量过于庞大时对于单节点的运算存在效率问题，本篇文章Fayson主要介绍如何将Python...中的GridSearch搬到CDH集群中借助于Spark进行分布式运算。...内容概述 1.环境准备 2.Python和PySpark代码示例 3.示例运行 测试环境 1.CM和CDH版本为5.14.2 2.Redhat7.4 3.Spark2.2.0 2.环境准备 ---- 1...命令行显示作业运行成功，日志如下： ? 查看Yarn的8080界面，作业显示执行成功 ? 查看Spark2的History，可以看到作业是分布在CDH集群的多个节点上运行 ?...6.总结 ---- 1.在CDH集群中分布式运行Gridsearch算法时，需要将集群所有节点安装Python的sklearn、numpy、scipy及spark-sklearn依赖包 2.代码上需要将引入

1.3K30

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...安装完成时，Anaconda导航主页（Navigator Homepage）会打开。因为只是使用Python，仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。...在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...SQL查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种SQL查询的运行是嵌入式的，返回一个DataFrame格式的结果集。

13.4K21

pyspark（一）--核心概念和工作原理

在之前文章中我们介绍了大数据的基础概念，和pyspark的安装。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。...它使用的RDD设计就尽可能去避免硬盘读写，而是将数据优先存储在内存，为了优化RDD尽量在内存中的计算流程，还引入了lazy特性。...transformation只建立逻辑转换流程，spark内部调用RDD的计算流程，构建一个有向无环图（DAG）；action才真正的落地执行。...DriverApplication的驱动程序，程序运行中的main函数，创建SparkContext，划分RDD以及形成任务的DAG。...Application用户使用spark实现的程序，包括driver的代码和分布在集群中运行在多节点的Executer代码。

2.9K40

深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark

Executor不直接运行用户的代码。 1.3 Pyspark 原理 当我们用python编写程序时，其实使用的是 Pyspark 接口。...pyspark.deamon接收到请求之后，会为每一个Task单独启动一个Python子进程（pyspark worker）； RDD的载体依然在Executor之中，当有udf和lambda逻辑时，Executor...会通过socket作为载体，同pyspark worker进行数据通信，把数据不停的提供给 pyspark worker； 当pyspark worker运行之后会把结果通过socket返回给JVM；...在 Horovod 的主进程中运行一个 SparkDriverService（对应 spark driver），或者说就是 Spark driver。...3.5 Spark 相关的Driver 在 Hovorod on spark 状态下，我们的训练函数实际上是在 Spark Executor 中运行，因为面对的情况不同，所以我们对于 Driver 需求是不同的

2.1K30

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

/pyspark-rdd#rdd-persistence     我们在上一篇博客提到，RDD 的转化操作是惰性的，要等到后面执行行动操作的时候，才会真正执行计算；     那么如果我们的流程图中有多个分支...，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：     在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...当没有足够的可用内存时，它不会保存某些分区的 DataFrame，这些将在需要时重新计算。这需要更多的存储空间，但运行速度更快，因为从内存中读取需要很少的 CPU 周期。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。

2.6K30

Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

用户可以在开始时设置相对较多的shuffle分区数，AQE会在运行时将相邻的小分区合并为较大的分区。...动态分区裁剪 当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用"动态分区裁剪"，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。...此外，在数字类型的操作中，引入运行时溢出检查，并在将数据插入具有预定义schema的表时引入了编译时类型强制检查，这些新的校验机制提高了数据的质量。...Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能： 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数，并将pandas...API集成到PySpark应用中。

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