要纵向合并两个数据框，可以使用 rbind( )函数。被合并的两个数据框必须拥有相同的变量，这种合并通常用于向数据框中添加观测。例如：
今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。
数据结构的塑造是数据可视化前重要的一环，虽说本公众号重心在于数据可视化，可是涉及到一些至关重要的数据整合技巧，还是有必要跟大家分享一下的。 在可视化前的数据处理技巧中，导入导出、长宽转换已经跟大家详细的介绍过了。 今天跟大大家分享数据集的合并与追加，并且这里根据所依赖函数的处理效率，给出诺干套解决方案。 数据合并操作涉及以下几个问题： 横向合并； 1. 是否需要匹配字段 1.1 匹配字段合并 1.1.1 主字段同名 1.1.2 主字段不同名 1.2 无需匹配字段合并 纵向合并：（情况比较简单，列
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，示例程序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工程，只需要导入Flink的相关依赖，具体工程构建方法，请参考。 object WordCount { def main(arg
数据（集）处理是数据分析过程中的重要环节，今天特别整理数据（集）合并、增减与连接的相关内容，并逐一作出示例。
为了保证我们可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，其实是可以在Rstudio中进行设置的，只需要运行这两行代码即可：
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
========== Spark 的监控方式 ========== 1、Spark Web UI Spark 内置应用运行监控工具（提供了应用运行层面的主要信息--重要） 2、Ganglia 分析集群的使用状况和资源瓶颈（提供了集群的使用状况--资源瓶颈--重要） 3、Nmon 主机 CPU、网络、磁盘、内存（提供了单机信息） 4、Jmeter 系统实时性能监控工具（提供了单机的实时信息） 5、Jprofile Java 程序性能监控工具（提供了对应用程序开发和JVM的监控--次重要）
为了保证可以自定义CRAN和Bioconductor的下载镜像，只需要运行这两行代码即可：
有时候两个数据框并没有很好地保持一致，不能简单地使用cbind()和rbind()函数，所以他们需要一个共同的列（common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge（）和dplyr()包中的*_join（系列函数。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
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其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
本文从数据倾斜的危害、现象、原因等方面，由浅入深阐述Spark数据倾斜及其解决方案。
R语言中计算交集、并集、并集、差集，这些数学概念，这里汇总一下。包括向量的操作和数据框的操作。可以说是非常全面了。
交集、并集、补集、差集，这些在R语言中如何实现呢，这篇博客介绍一下。 首先，模拟一下数据：a为1-10的数，b为5-15的数。 这里，推荐dplyr中的函数， library(dplyr) a = 1:10 b = 5:15 a b 📷 1. 向量 1. 1 交集（intersect） R中的函数为：intersect「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 📷 # 交集 intersect(a,b) 📷 1.2 交集（union） R中的函数为：union「示例图：黄色线的区域，就是目标区域」 📷 在
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
⚠️注意：str_spilt的第二个参数，写你想分割的符号，上面代码“hello world”的分割是空格，因此输入“ ”，同样也可以是其他符号。
上述一串代码意思是新增一列列名为“new”、数值是Sepal.Length * Sepal.Width的列
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。 本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner，使用Map侧Join代替Reduce侧Join，给倾斜Key加上随机前缀等。 为何要处理数据倾斜（Data Skew） 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据
Flink和Spark类似，也是一种一站式处理的框架；既可以进行批处理（DataSet），也可以进行实时处理（DataStream）。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
dplyr是一个在R语言中非常流行的数据处理包，它提供了许多功能强大且易于使用的函数，包括 select、 filter、mutate、arrange和summarize 等。这些功能使得dplyr成为数据清洗、处理和分析的首选包。
MapReduce是apache公司开发的，基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”，Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理；Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
安装命令是install.packages(“包”)（安装在CRAN里的包），或者BiocManager::install(“包”)（安装在Biocductor）即可安装对应的包。之前已经安装过dplyr包了，所以直接加载即可
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。
前面分享了单个文件中的select列，filter行，列拆分等，实际中经常是多个数据表，综合使用才能回答你所感兴趣的问题。
1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
Stable Diffusion在很多事情上都很出色，但并不是在所有事情上都很棒，并且以特定的样式或外观获得结果通常涉及大量工作“即时工程”。那么，如果您想要生成特定类型的图像，除了花很长时间制作复杂的文本提示（prompt）之外，还有另一种方法是微调（Fine Tuning）图像生成模型本身。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天，Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理，流处理的特性，Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
GROUP BY 语句通常会和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列队结果进行分组，然后对每个组执行聚合操作。
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭🦆一、apply()隐式循环apply() 函数是一种隐式循环函数，可以在矩阵、数组、数据框等对象上进行操作。它的基本语法如下：apply(X, MARGIN, FUN, ...)：对X的每一个维度（1对行、2对列）进行FUN函数操作X ：需要操作的对象； MARGIN： X 的哪个维度需要进行循环操作，1是行、2是列；FUN
DataStream API主要可为分为三个部分，DataSource模块、Transformation模块以及DataSink模块。
流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对Exactly Once 语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；Spark Streaming 采用“微批处理”模拟流计算，在窗口设置很小的场景中有性能瓶颈，Spark 本身也在尝试连续执行模式（Continuous Processing），但进展缓慢。
RDD 介绍 RDD 弹性分布式数据集 弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据 分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行) 数据集：传统意义上的数据集，不过这个数据集不是真实存在的，只是一个代理，正真数据集的获取 需要通过Task来或者 RDD 真正意义上不存储数据，只是代理，任务代理，对RDD的每次操作都会根据Task的类型转换成Task进行执行 Spark中关于RDD的介绍： 1. 分区列表(分区有编号,分区中包含的切片迭代器) 2. 提供了切片的计算入口函数(RDD具有一些列的函数(Trans/Action)) 3. 其他RDD的一系列依赖（一个RDD 可以依赖于其他RDD） 4. (可选) 分区RDD (一个RDD也可以是一个分区RDD，可以对分区RDD进行处理) 5. (可选) 对RDD提供了一系列的计算函数 (RDD提供了对一些了切片的首选执行方法) RDD 有俩类函数，transformations （懒加载）/Action(立即执行) transformations 与Action最明显的区别在于： 1. transformations 为懒函数，action是实时函数 2. transformations 执行完毕后任然为RDD ，但是Action 执行完毕为 scala数据类型。 transformations函数为懒加载函数，调用该函数时函数不会立即执行，只记录函数执行操作，相当于pipeline，只是定义了RDD的执行过程，只有当Action函数出发以后，才会调用前面的Transformation。 Action函数为实时函数，执行了就会通过Master下发Task任务到Worker端，执行相应的处理。 transformations类函数：此类函数只会记录RDD执行逻辑，并不正真下发任务执行数据处理 函数列表：
因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是
今天的内容在我刚看到的时候，觉得很难，看不懂每一步代码的意思，不知道是如何得到花花老师的结果的，但是在自己一步一步按照教程来进行操作，仔细比对前后的变化的时候，我对dplry包的使用有了更清晰的认识，这一部分内容需要自己多多练习，才能体会其中的含义。
今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。 针对数据合并与追加，R与Python中都有对应的函数可以快速完成需求，根据合并与追加的使用场景，这里我将本文内容分成三部分： 数据合并（简单合并，无需匹配） 数据合并（匹配合并） 数据追加 数据合并（简单合并，无需匹配） 针对简单合并而言，在R语言中主要通过以下两个函数来实现： cbind() dplyr::bind_cols() df1 <- data.frame(A=c('A0', 'A1', 'A2', 'A3'),
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink的编程模型。
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。
这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了，全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容，主体脉络和这两篇文章是一样的，只不过是基于自己学习后的理解进行了一次总结复盘，而原文中主要是用Java来举例的，我这边主要用pyspark来举例。文章主要会从4个方面（或者说4个思路）来优化我们的Spark任务，主要就是下面的图片所示：（本小节只写了开发习惯调优哈）
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