在Spark Dataframe上重复过滤？_如何过滤spark/DataFrame上不可为空的行_在Spark Dataframe上运行Python函数 - 腾讯云开发者社区

新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"),...(3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行...，即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-

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协同过滤推荐算法在MapReduce与Spark上实现对比

大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。...腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力的支持。...本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDW Spark与MapReudce上的实现对比，相比于MapReduce，TDW Spark执行时间减少了66%，计算成本降低了40%。...使用Spark编程接口实现上述的业务逻辑如图3所示。 ? 相对于MapReduce，Spark在以下方面优化了作业的执行时间和资源使用。 DAG编程模型。...相对于MapReduce减少MR2和MR3重复读取相同数据的问题。

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Spark 在Yarn上运行Spark应用程序

部署模式在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。...ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。...1.1 Cluster部署模式在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...在YARN上运行Spark Shell应用程序要在 YARN 上运行 spark-shell 或 pyspark 客户端，请在启动应用程序时使用 --master yarn --deploy-mode

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如何避免spark dataframe的JOIN操作之后产生重复列（Reference *** is ambiguous问题解决）

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

Spark的一个主要的特点，基于内存，运行速度快，不仅如此，复杂应用在Spark系统上运行，也比基于磁盘的MapReduce更有效。...Spark核心概念在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...Spark的一个非常重要的概念是RDD–弹性分布式数据集。这是一个不可改变的对象集合。每个RDD会分成多个分区，每个分区可能在不同的群集节点上参与计算。...键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...从Spark的角度来看，这是一个Transformation操作。在这个阶段，数据实际上不被读入内存。如前所述，这是一个lazy的方式执行。

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

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PageRank算法在spark上的简单实现

https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51383232 在《Spark快速大数据分析》里有一段不明觉厉的...一、实验环境 spark 1.5.0 二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》） PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例...最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。三、模拟数据假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...scala这语言是真的很简洁，大数据上的通用示例程序wordcount，用scala写一行搞定，如下图所示： var input = sc.textFile("/NOTICE.txt") input.flatMap

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协同过滤推荐算法在python上的实现

1.引言信息大爆炸时代来临，用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。...智能推荐的方法有很多，常见的推荐技术主要分为两种：基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。...基于物品的协同过滤推荐的原理和基于用户的原理类似，只是在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。...计算公式如下所示：由于皮尔逊相关系数描述的是两组数据变化移动的趋势，所以在基于用户的协同过滤系统中经常使用。...该公式主要用于基于物品的协同过滤推荐系统。

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在Spark上用LDA计算文本主题模型

在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。...AlphaGo/人机大战/人工智能同理，这两篇文章甚至分类都不同（前者在体育类别，后者在科技），要关联起来就更困难了。...重复上述流程直至选出所有词其中文档-主题和主题-词各服从一个多项式分布，流程如图： ? 具体的算法原理比较复杂，这里就不详解了，可以看看这篇博文的解读。...图1 基于主题模型的推荐策略如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。...之前实现了一个Python单机版本，10+W的训练集跑了6小时……因此这次，我选择用先前搭建的Spark集群来训练LDA模型。

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《Spark快速大数据分析》—— 第七章在集群上运行Spark

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每周学点大数据 | No.72 在 Spark 上实现 WordCount

PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可：我记得在学习 Hadoop...王：当然可以，而且 Spark 版本的 WordCount 比在 Hadoop 下实现更加轻松、容易。如果在 Python Spark Shell 中使用的话，则输入如下几行代码： ?...小可：直接输到 Python Spark Shell 里面就可以了吗？ Mr. 王：是的。打开 Python Spark Shell，只要逐行地输入程序就可以了。 ?...这时我们可以在目录下查看文件列表，使用 ls 命令： ? 我们会发现文件列表中多出了一个 result 文件夹，这个文件夹就是前面程序的输出结果。...下期精彩预告经过学习，我们研究了在 Spark 上实现 WordCount涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解在 HDFS 上使用 Spark的相关内容。

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每周学点大数据 | No.73 在 HDFS 上使用 Spark

～每周五定期更新上期回顾&查看方式在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。...PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可：Spark 不是一个并行计算平台吗...没错，如果我们希望 Spark 运行在多台计算机上，还要有一个分布式文件系统予以支持，如果输入输出文件存放在多台计算机上，那么 Spark 也就自然在多台计算机上运行了。...王：很好，Spark 依然可以将输入输出文件放在 HDFS 上，以便于在多台计算机上运行 Spark 程序。这次，输入文件将不再来自于本地磁盘，而是来自于 HDFS。...下期精彩预告经过学习，我们研究了在 HDFS 上使用 Spark涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。

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Github 项目推荐 | 在 Spark 上实现 TensorFlow 的库 —— Sparkflow

该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...借助 SparkFlow，开发者可以轻松地将深度学习模型与 ML Spark Pipeline 相集成。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...关于训练，SparkFlow 使用一个参数服务器，它位于驱动程序上并允许异步培训。此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。...Github： https://github.com/lifeomic/sparkflow 安装通过 pip 安装：pip install sparkflow 安装需求：Apache Spark

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Databircks连城：Spark SQL结构化数据分析

图4：Hadoop MR、Python RDD API、Python DataFrame API代码示例除此以外，Spark SQL还针对大数据处理中的一些常见场景和模式提供了一些便利的工具，使得用户在处理不同项目中重复出现的模式时可以避免编写重复或高度类似的代码...这是因为在DataFrame API实际上仅仅组装了一段体积小巧的逻辑查询计划，Python端只需将查询计划发送到JVM端即可，计算任务的大头都由JVM端负责。...引擎上执行。...如果我们能将filter下推到join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。...DataFrame As The New RDD 在Spark 1.3中，DataFrame已经开始替代RDD成为新的数据共享抽象。

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Spark 基础（一）

Spark应用程序通常是由多个RDD转换操作和Action操作组成的DAG图形。在创建并操作RDD时，Spark会将其转换为一系列可重复计算的操作，最后生成DAG图形。...在执行Action操作期间，Spark会在所有Worker节点上同时运行相关计算任务，并考虑数据的分区、缓存等性能因素进行调度。...可以通过读取文件、从RDD转换等方式来创建一个DataFrame。在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。...DataFrame创建DataFrame：可以使用SparkContext上的createDataFrames方法将一个已知的RDD映射为一个DataFrame。...注意：DataFrame是不可变的，每次对DataFrame进行操作实际上都会返回一个新的DataFrame。

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Spark快速入门系列(8) | 在IDEA上编写Spark程序的两种运行方式

新建一个maven子项目为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后本身的src我们可以删掉 ? 5....创建com.buwenbuhuo.spark ? 2. 创建WordCount package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark....5.测试在此只给出测试语句上传到Linux中，之后使用下列语句进行测试 bin/spark-submit --class spark.WordCount --master yarn input/spark_test...-1.0-SNAPSHOT.jar 2. idea 本地直接提交应用 package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark.rdd.RDD import...org.apache.spark.

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Spark你一定学得会（一）No.7

如果你能看到这里，我当你知道RDD,HDFS,还有scala是什么东东，不知道的看我上一篇或者上某搜索引擎去，我不管。...= hc.sql("SELECT NAME,AGE FROM PERSONS"); //记录可能重复,去个重先 val dataDistincted = datas.distinct...集群的安装我就不介绍了大家自己上某搜索引擎去搜跟着做就可以了，今天主要介绍如何开始玩Spark。...为什么要collect，因为RDD分布在集群中，而日志只能出现在Driver，你不collect没法打印啊。...在spark集群上提交命令： spark-submit --master local[*] --class Some bigjiao.jar

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Spark SQL在100TB上的自适应执行实践

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战...(3)手动过滤倾斜的key，并且对这些数据加入随机的前缀，在另一张表中这些key对应的数据也相应的膨胀处理，然后再做join。综上，这些手段都有各自的局限性并且涉及很多的人为处理。...自适应执行和Spark SQL在100TB上的性能比较我们使用99台机器搭建了一个集群，使用Spark2.2在TPC-DS 100TB的数据集进行了实验，比较原版Spark和自适应执行的性能。...在100TB这个量级上，Spark暴露出了一些问题导致有些SQL执行效率不高，甚至无法顺利执行。...在做实验的过程中，我们在自适应执行框架的基础上，对Spark也做了其它的优化改进，来确保所有SQL在100TB数据集上可以成功运行。以下是一些典型的问题。

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在idea 2021 上配置本地 scala 2.12 spark 3.0.2 开发环境

q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads.html scala：https://www.scala-lang.org/download/2.12.12...structure -》添加下载的spark 中的jar 包代码： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...wordCount.foreach(println) } } 随便写个text，代码加上路径，点击运行，成功构建本地maven scala 工程根据原型模版构建根据原型模版进行构建在IDEA...请在该工程名称上右键单击，在弹出的菜单中，选择Add Framework Surport ，在左侧有一排可勾选项，找到scala，勾选即可在项目文件夹下，右键建立路径 src -》 main 然后...参考文献在Windows平台下搭建Spark开发环境（Intellij IDEA）： https://blog.csdn.net/haijiege/article/details/80775792

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Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...Pandas Dataframe，然后在保存为 csv 文件 # Convert a Pandas-on-Spark Dataframe into a Pandas Dataframe df.toPandas...的行数 df.drop('Truth') # 删除指定列 df.drop_duplicates() # 删除重复记录 df.dropna() # 删除缺失值...df.orderBy('Value') # 排序 df.filter(df['Value'] > 100) # 过滤指定数据 df.withColumnRenamed('Value',...'Value_new') # 重命名列 Pandas on Spark 在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api 直接对 DataFrame 进行操作 # import Pandas-on-Spark

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spark按某几列删除dataframe重复行

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

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