文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PySpark UD(A)F 的高效使用

需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...所以在的 df.filter() 示例中，DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext，在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)

19.4K31

Spark实战系列4：Spark周边项目Livy简介

行然后提交Spark 作业，代码已经放在本 人Git中，地址如下：https://github.com/bin-albin/sparkdeploy ［另外提供了真实的项 目实例（基于Spark Streaming...孵化中） 2 Livy概述 Livy 是 Apache Spark的 一个REST服务，Livy可以在任意平台上提交Spark作业 Livy可以在WEB／Mobile中提交（不需要Spark客户端）可编程的...Spark集群进 行通讯，此外，批处理作业可以在Scala、java、python中完成 不需要修改代码 对现在程序的代码修改不需要修改Livy，只需要在Maven构建Livy，在Spark集群中部署配置就可以...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上...Livy官网结构 Livy的安装运 行 至少是基于Spark1.6+，并且 支持Scala 2.10和2.11，需要导 入Livy环境变量如下： export SPARK_HOME=/usr/lib/

1.4K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Spark常见20个面试题（含大部分答案）

但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现...Akka帧溢出了。...流式数据块：只用在Spark Streaming中，用来存储所接收到的流式数据块 5、哪些spark算子会有shuffle？...spark处理数据是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘处理数据的。...Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图，减少了shuffle和数据落地磁盘的次数 Spark是粗粒度资源申请，而MapReduce是细粒度资源申请 22、一个RDD的partition数量是由什么决定的

1.3K10

分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

，所以理所应当的开始学习pyspark； 之后一方面团队其他成员基本都是用scala，同时在Spark API更新上，pyspark也要慢于scala的，而且对于集群维护的同事来说，也不想再维护一套python...环境，基于此，开始将技术栈转到scala+spark； 如果你的情况也大致如上，那么这篇文章可以作为一个很实用的参考，快速的将一个之前用pyspark完成的项目转移到scala上； 正文开始。。。。...项目介绍 基于300w用户的上亿出行数据的聚类分析项目，最早使用Python栈完成，主要是pandas+sklearn+seaborn等库的使用，后需要使用spark集群，因此转移到pyspark； 现在的需求是功能等不动的前提下转移到...:+ 4) println(list_x.:+(4)) // 所以区别是到底是+:还是:+ val list_y = List(4,5,6) println(list_x++list_y) // ++连接两个...，我这里主要划分为以下几部分分别进行： Spark初始化以及数据加载； 数据预处理； 外部数据处理与链接； 特征工程； 建模； 可以看到基本以机器学习的各个环节为划分依据，方便出行问题进行debug，以我的经验主要工作在特征工程部份

1.2K20

机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

，所以理所应当的开始学习pyspark； 之后一方面团队其他成员基本都是用scala，同时在Spark API更新上，pyspark也要慢于scala的，而且对于集群维护的同事来说，也不想再维护一套python...环境，基于此，开始将技术栈转到scala+spark； 如果你的情况也大致如上，那么这篇文章可以作为一个很实用的参考，快速的将一个之前用pyspark完成的项目转移到scala上； 正文开始。。。。...项目介绍 基于300w用户的上亿出行数据的聚类分析项目，最早使用Python栈完成，主要是pandas+sklearn+seaborn等库的使用，后需要使用spark集群，因此转移到pyspark； 现在的需求是功能等不动的前提下转移到...:+ 4) println(list_x.:+(4)) // 所以区别是到底是+:还是:+ val list_y = List(4,5,6) println(list_x++list_y) // ++连接两个...，我这里主要划分为以下几部分分别进行： Spark初始化以及数据加载； 数据预处理； 外部数据处理与链接； 特征工程； 建模； 可以看到基本以机器学习的各个环节为划分依据，方便出行问题进行debug，以我的经验主要工作在特征工程部份

1.7K31

SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...Spark：相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式，Spark中接口则要单一许多，仅有join一个关键字，但也实现了多种重载方法，主要有如下3种用法： // 1、两个DataFrame...") // 3、两个DataFrame中连接字段不同名，此时需传入判断连接条件 df1.join(df2, df1("col1")===df2("col2")) // 注意，上述连接条件中，等于用===...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。

2.4K20

Spark Core入门1【Spark集群安装、高可用、任务执行流程、使用ScalaJavaLambda编写Spark WordCount】

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。...在Spark集群启动的时候，所有的Master和Worker都连接到Zookeeper集群中。...如果当前的机器或者集群的其他机器，其本地文件系统没有数据文件也没关系，基于HDFS分布式文件系统，集群上的每个节点都可以通过网络从HDFS中读取数据进行计算。...读写HDFS中的数据是基于Hadoop中的HDFSClient，即基于HDFS的API读取数据。...读写HDFS中的数据是基于Hadoop中的HDFSClient，即基于HDFS的API读取数据。

1.5K30

Flink - 自己总结了一些学习笔记

1.3.1基于本地内存集合的sink 将数据最终输出到内存中的集合中。...中有类似于spark的一类转换算子，就是transform，在Flink的编程体系中，我们获取到数据源之后，需要经过一系列的处理即transformation操作，再将最终结果输出到目的Sink使数据落地...例如：SUM/MIN/MAX.. distinct 去重 join 将两个DataSet按照一定条件连接到一起，形成新的DataSet union 将两个DataSet取并集，并自动进行去重 KeyBy...SplitStream 中获取一个或者多个 DataStream Connect 连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...数据加载通常有两种：一者基于流/批，一者基于TableSource，但是后者在Flink1.11中已经被废弃，所以不建议使用。

89410

键值对操作

在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。它会把数据通过网络进行混洗,并创建出新的分区集合。...groupBy(): 它可以用于未成对的数据上,也可以根据除键相同以外的条件进行分组。它可以接收一个函数,对源 RDD 中的每个元素使用该函数,将返回结果作为键再进行分组。...(4)连接 连接数据可能是 pair RDD 最常用的操作之一。连接方式多种多样:右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。...数据分区 在分布式程序中,通信的代价是很大的,因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时,分区才会有帮助。...默认情况下,连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来,将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上,然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作(见图 4-4)。

3.4K30

Spark：超越Hadoop MapReduce

二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。...Hadoop 提供了在集群机器中实现容错、并行处理的框架。Hadoop 有两个关键 能力 ： HDFS—分布式存储 MapReduce—分布式计算 HDFS 提供了分布式、容错存储。...迭代算法是在一个数据集上一遍又一遍地做 一组计算，直到满足一个标准（循环结束条件）才结束迭代。...组成 RDD 分布式数据集的数据分区会被加载到集群的机器上。 基于内存的数据处理 Spark 执行的大部分操作都是在随机访问内存中（RAM）进行。...自然的，这意味着要用到 Spark 的基于内存的计算处理特性，要求集群中的机 器内存要足够大。要是可用内存不够，那么 Spark 就会优雅地溢出数据到磁盘，以 保证 Spark 能继续运行。

49820

23篇大数据系列（二）scala基础知识全集（史上最全，建议收藏）

3.构建数仓 将数据有效治理起来，构建统一的数据仓库，让数据与数据间建立连接，碰撞出更大的价值。 4.数据建模 基于已有的数据，梳理数据间的复杂关系，建立恰当的数据模型，便于分析出有价值的结论。...现在Spark是大数据领域的杀手级应用框架，只要搭建了大数据平台，都会大量使用Spark来处理和分析数据，而要想学好Spark，Scala这一关必须是要过的。...关键是看这个函数是否在类中定义，在类中定义就是方法，所以Scala 方法是类的一部分。Scala 中的函数则是一个完整的对象，可以赋给一个变量。不过，在scala中，方法和函数是可以相互转化的。...2）筛选-Filter 对集合进行过滤，返回满足条件的元素的新集合，比如过滤一组数据中的偶数。...十二、基本数值类型转换 在scala中，通常会自动进行java和scala之间基本数值类型的转换，并不需要单独去处理。所以，在我们的感受中，通常java和scala的基本数据类型是可以无缝衔接的。

1K20

从零爬着学spark

区别两个主要看最后出来的结果是个RDD还是别的什么。并且，转化操作并不实际执行（书中叫惰性求值），只有当执行行动操作的时候才实际执行。 map() 这个方法主要是操作RDD中的每个元素。...filter() 过滤器吧，对RDD进行相应的过滤，比如去除不符合某种条件的元素。...基于分区的操作 Spark提供基于分区的map和foreach操作，让你的部分代码只对RDD的每个分区运行一次，这样可以帮助降低这些操作的代价。这里好像有个mapPartitions()函数。...第九章 Spark SQL 这是spark的一个组件，通过这个可以从各种结构化数据源（ JSON，Hive,Parquet）中读取数据，还可以连接外部数据库。...还能在别的应用中使用spark SQL。还能连接JDBC服务器，但是不太明白连接JDBC搞毛啊，JDBC不是JAVA连接数据库才用的吗？这意思是通过JDBC来访问SQL数据库吗？

1K70

Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...在正式开始之前，我们需要准备数据源。...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...20, wangwu,19 上传至hdfs集群 hdfs dfs -put /opt/data/people.txt /input 前置条件: 导入隐式转换并创建一个RDD scala> import

1.5K20

大数据技术之_28_电商推荐系统项目_02

4.2 离线统计服务 4.2.1 离线统计服务主体框架   在 recommender 下新建子项目 StatisticsRecommender，pom.xml 文件中只需引入 spark、scala...同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...数据集中任意两个商品间相似度都可以由公式计算得到，商品与商品之间的相似度在一段时间内基本是固定值。最后生成的数据保存到 MongoDB 的 ProductRecs 表中。 ?   ...和 mongo 连接），并在 OnlineRecommender 中定义一些常量： src/main/scala/com.atguigu.online/OnlineRecommender.scala...7.2 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）   基于物品的协同过滤（Item-CF），只需收集用户的常规行为数据（比如点击、收藏、购买等）就可以得到商品间的相似度，在实际项目中应用很广。 ?

4.4K21

进击大数据系列（八）Hadoop 通用计算引擎 Spark

Spark 概述 Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢？...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...Spark 优势 速度快 基于内存数据处理， 比MR快100个数量级以上(逻辑回归算法测试) 基于硬盘数据处理，比MR快10个数量级以上 易用性 支持Java、 Scala、 Python、 R语言 交互式...两个 task 哪个先执行完，就以哪个 task 的执行结果为准。这就是 Spark 的推测执行机制。在 Spark 中推测执行默认是关闭的。...DataSet DataSet是分布式的数据集合，DataSet提供了强类型支持，在RDD的每行数据加了类型约束 Dataset是在spark1.6中新添加的接口。

30820

大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

，融合存储在 Redis 中的用户最近评分队列数据，提交给实时推荐算法，完成对用户新的推荐结果计算；计算完成之后，将新的推荐结构和 MongDB 数据库中的推荐结果进行合并。...4.1 离线推荐服务   在 recommender 下新建子项目 StatisticsRecommender，pom.xml 文件中只需引入 spark、scala 和 mongodb 的相关依赖：...同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...数据集中任意两个电影间相似度都可以由公式计算得到，电影与电影之间的相似度在一段时间内基本是固定值。最后生成的数据保存到 MongoDB 的 MovieRecs【电影相似性矩阵】表中。   ...和 mongo 连接），并在 StreamingRecommender 中定义一些常量： src/main/scala/com.atguigu.streaming/StreamingRecommender.scala

4.8K51

Spark 整体介绍

(简称Driver),      Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行，所以在配置conf文件时，不涉及 Hadoop 相关东西，在运算时，         如果数据存储或者需要写入到...HDFS时，需要指定数据读取/写入命令         如果只是Local模式运行(调试模式)，可以不基于HDFS     提示：[集群在运行过程中，涉及SSH访问，所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行...启动Spark集群             start-all.sh     Spark 高可用安装         可以采用，也可以不采用，根据自身条件而定         1....Scala编写Spark                                     Spark对Scala的支持最好，Spark是用Scala语言开发的，所以Spark中包含了很多Scala...Java编写Spark         因为Scala是基于Java的一门开发语言，所以Spark也支持用Java进行Spark任务编写，不过Java对很多的Scala语法没有扩展，所以Scala的很多语法功能只能通过编写

10010
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券