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PySpark UD(A)F 的高效使用

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。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...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)...complex_dtypes_to_json将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。

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深入理解XGBoost：分布式实现

转换操作包括map、flatMap、mapPartitions等多种操作，下面对常用的转换操作进行介绍。 map：对原始RDD中的每个元素执行一个用户自定义函数生成一个新的RDD。...任何原始RDD中的元素在新的RDD中有且只有一个元素与之对应。 flatMap：与map类似，原始RDD中的元素通过函数生成新的元素，并将生成的RDD的每个集合中的元素合并为一个集合。...groupBy：将RDD中元素通过函数生成相应的key，然后通过key对元素进行分组。 reduceByKey：将数据中每个key对应的多个value进行用户自定义的规约操作。...下面对常用的行动操作进行介绍。 foreach：对RDD中每个元素都调用用户自定义函数操作，返回Unit。 collect：对于分布式RDD，返回一个scala中的Array数组。...本节将介绍如何通过Spark实现机器学习，如何将XGBoost4J-Spark很好地应用于Spark机器学习处理的流水线中。

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners()将各个分区的结果进行合并。

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

{} ；seqOp: (U,T)=> U，seq操作符，描述如何将T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；..., scala.Function2 mergeCombiners,int numPartitions) 使用不同的的返回类型合并具有相同键的值 Simplified version of... RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners()将各个分区的结果进行合并。

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第3天：核心概念之RDD

RDD概念基础 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。 为了完成各种计算任务，RDD支持了多种的操作。...RDD -> %s" % (filtered) map(function)函数 map函数传入一个函数作为参数，并将该函数应用于原有RDD中的所有元素，将所有元素针对该函数的输出存放至一个新的RDD...join函数()对RDD对象中的Key进行匹配，将相同key中的元素合并在一起，并返回新的RDD对象。...在下面的例子中，在两个RDD对象分别有两组元素，通过join函数，可以将这两个RDD对象进行合并，最终我们得到了一个合并对应key的value后的新的RDD对象。

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键值对操作

foldByKey(): 与 fold() 相当类似;它们都使用一个与 RDD 和合并函数中的数据类型相同的零值作为初始值。...在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...Scala中： 要实现自定义的分区器,你需要继承 org.apache.spark.Partitioner类并实现下面三个方法： numPartitions: Int :返回创建出来的分区数。...我们在 equals() 方法中,使用 Scala 的模式匹配操作符( match )来检查 other 是否是DomainNamePartitioner ,并在成立时自动进行类型转换。...Python中： 在 Python 中,不需要扩展 Partitioner 类,而是把一个特定的哈希函数作为一个额外的参数传给 RDD.partitionBy() 函数。

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大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

Spark 自动广播每个阶段任务所需的公共数据（一个 Stage 中多个 task 使用的数据），以这种方式广播的数据以序列化形式缓存，并在运行每个任务之前反序列化。...RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。... UDAF 函数的值合并在一起   // 合并两个 buffer, 将 buffer2 合并到 buffer1. ...在这种具体情况下，操作应用于最近 3 个时间单位的数据，并以 2 个时间单位滑动。这表明任何窗口操作都需要指定两个参数。 窗口长度 -- 窗口的持续时间（此图中窗口长度为 3）。...假设 RDD 中有 100 条数据，那么 WAL 文件中也有 100 条数据，此时如果 Spark Streaming 挂掉，那么回去读取 HDFS 上的 WAL 文件，把 WAL 文件中的 100 条数据取出再生成

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Hudi实践 | Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

•RonDB：在线存储背后的数据库是世界上最快的具有 SQL 功能的键值存储[1]。不仅为在线特征数据构建基础，而且还处理 Hopsworks 中生成的所有元数据。...RonDB 还存储了文件系统 HopsFS 的元数据，其中存储了离线 Hudi 表，具体实践可参考 如何将Apache Hudi应用于机器学习。...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。...这种设置允许我们在具有 2 倍复制的在线特征存储中存储 64GB 的内存数据。

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Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

•RonDB：在线存储背后的数据库是世界上最快的具有 SQL 功能的键值存储[1]。不仅为在线特征数据构建基础，而且还处理 Hopsworks 中生成的所有元数据。...RonDB 还存储了文件系统 HopsFS 的元数据，其中存储了离线 Hudi 表，具体实践可参考 如何将Apache Hudi应用于机器学习。...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。...这种设置允许我们在具有 2 倍复制的在线特征存储中存储 64GB 的内存数据。

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AWS培训：Web server log analysis与服务体验

AWS Glue 由一个称为 AWS Glue Data Catalog的中央元数据存储库、一个自动生成 Python 或 Scala 代码的 ETL 引擎以及一个处理依赖项解析、作业监控和重试的灵活计划程序组成...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...借助动态帧，您可以获得架构灵活性和一组专为动态帧设计的高级转换。您可以在动态帧与 Spark DataFrame 之间进行转换，以便利用 AWS Glue 和 Spark 转换来执行所需的分析。...使用熟悉的开发环境来编辑、调试和测试您的 Python 或 Scala Apache Spark ETL 代码。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...mapPartitions(function) ：map()的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区。...mapValues(function) ：�该操作只会��改动value flatMap(function) ：并将生成的 RDD 的每个集合中的元素合并为一个集合 flatMapValues(function...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf...map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素 val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x =>

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...mapPartitions(function) ：map()的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区。...mapValues(function) ：�该操作只会��改动value flatMap(function) ：并将生成的 RDD 的每个集合中的元素合并为一个集合 flatMapValues(function...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf...map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素 val a = sc.parallelize(1 to 4, 2) val b = a.flatMap(x =

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Spark必知必会 | Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用

一、UDF的使用 1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个...update一次，有多少行就会调用多少次，input就表示在调用自定义函数中有多少个参数，最终会将 * 这些参数生成一个Row对象，在使用时可以通过input.getString或inpu.getLong...UserDefinedAggregateFunction中的merge函数，对两个值进行 合并， * 因为有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行，将b2中的值合并到...四、开窗函数的使用 1、在Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序...；其实就是根据其排序顺序，给组中的每条记录添加一个序号；且每组的序号都是从1开始，可利用它的这个特性进行分组取top-n。

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Spark RDD 操作详解——Transformations

在 Spark 中，所有的 transformations 都是 lazy 的，它们不会马上计算它们的结果，而是仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集上的，只有当 actions 要返回结果的时候计算才会发生...但是可以使用 persist (或 cache)方法持久化一个 RDD 到内存中，这样Spark 会在集群上保存相关的元素，下次查询的时候会变得更快，也可以持久化 RDD 到磁盘，或在多个节点间复制。...[Int] = Array(6, 7, 8, 9) flatMap(func) 与 map 类似，区别是原 RDD 中的元素经 map 处理后只能生成一个元素，而经 flatmap 处理后可生成多个元素来构建新...map 的输入函数是应用于 RDD 中每个元素，而 mapPartitions 的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。...每个分区中的内容将以 Iterator[T] 传递给输入函数 f，f 的输出结果是 Iterator[U]。最终的 RDD 由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

在内部, 它工作原理如下, Spark Streaming 接收实时输入数据流并将数据切分成多个 batch（批）数据, 然后由 Spark 引擎处理它们以生成最终的 stream of results...如果您想这样做, 需要实现一个用户自定义的 receiver （看下一节以了解它是什么）, 它可以从自定义的 sources（数据源）中接收数据并且推送它到 Spark....然而，它仅适用于 “invertible reduce functions（可逆减少函数）”，即具有相应 “inverse reduce（反向减少）” 函数的 reduce 函数（作为参数 invFunc...Data checkpointing - 将生成的 RDD 保存到可靠的存储.这在一些将多个批次之间的数据进行组合的 状态 变换中是必需的.在这种转换中, 生成的 RDD 依赖于先前批次的 RDD, 这导致依赖链的长度随时间而增加...（除非 fileStream 被使用）.为了为所有生成的 RDD 实现相同的 fault-tolerance properties （容错属性）, 接收的数据在集群中的工作节点中的多个 Spark executors

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「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

从Kafka单次摄取新事件，从Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件夹中的多个文件增量导入 支持json、avro或自定义记录类型的传入数据 管理检查点，回滚和恢复 利用...，并具有可插拔的接口，用于提取数据、生成密钥和提供模式。...对于具有大量更新的工作负载，读取时合并存储提供了一种很好的机制，可以快速将其摄取到较小的文件中，之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件。...可以实现自定义合并逻辑处理输入记录和存储的记录吗 与上面类似，定义有效负载类定义的方法（combineAndGetUpdateValue()，getInsertValue()），这些方法控制如何将存储的记录与输入的更新...也可以自定义索引，需要实现HoodieIndex类并在配置中配置索引类名称。 21.

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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果。...reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值,(a,b) => a+b这个Lamda表达式中，a和b都是指value，比如，对于两个具有相同key的键值对(“spark...应用于(K,V)键值的数据集时，返回一个新的（K,Iterable）形式的数据集。...5,1)) (spark,(4,1)) (hadoop,(7,1)) reduceByKey(func)的功能是使用func函数合并具有相同键的值。...这里的func函数就是Lamda表达式(x,y) => (x._1+y._1,x._2 + y._2)，这个表达式中，x和y都是value，而且是具有相同key的两个键值对所对应的value， scala

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LiTr：适用于Android的轻量级视频音频转码器

软件编码器（例如ffmpeg的Android端口）提供了多种受支持的编解码器和容器，并具有执行编辑操作（合并/拆分视频，合并/解复用轨道，修改帧等）的功能。但是，它们可能会消耗大量电池和CPU。...客户端使MediaCodec的输出缓冲区出队，并在可用时接收一个缓冲区。 客户端使用输出数据并将缓冲区释放回MediaCodec。 重复该过程，直到处理完所有帧。...视频将被转换为H.264，并以提供的文件路径保存在MP4容器中。 目标视频和音频格式是设置了所有所需参数的Android MediaFormat的实例。该格式将应用于该类型的所有轨道。...默认值为100（以匹配在UI中显示的百分比）。传递0将在每个帧上回调。 GlFilter的可选列表将您的自定义修改应用于视频帧。...例如，可以实现自定义MediaSource来从Android的MediaExtractor不支持的容器中读取数据，或者自定义编码器可能会引入将代码转码为编码器硬件（例如AV1）不支持的编解码器的功能。

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LiTr：适用于Android的轻量级视频音频转码器

软件编码器（例如ffmpeg的Android端口）提供了多种受支持的编解码器和容器，并具有执行编辑操作（合并/拆分视频，合并/解复用轨道，修改帧等）的功能。但是，它们可能会消耗大量电池和CPU。...然后，编码器使用已解码的帧，以生成所需目标格式的编码帧。例如，将使用视频压缩编解码器（例如H.264或VP9）对视频帧进行编码。在某些情况下，解码器的输出可以直接发送到编码器。...视频将被转换为H.264，并以提供的文件路径保存在MP4容器中。 目标视频和音频格式是设置了所有所需参数的Android MediaFormat的实例。该格式将应用于该类型的所有轨道。...默认值为100（以匹配在UI中显示的百分比）。传递0将在每个帧上回调。 GlFilter的可选列表将您的自定义修改应用于视频帧。...例如，可以实现自定义MediaSource来从Android的MediaExtractor不支持的容器中读取数据，或者自定义编码器可能会引入将代码转码为编码器硬件（例如AV1）不支持的编解码器的功能。

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Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

导读：Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎，具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。...Spark在函数式编程语言Scala中实现，提供了丰富的开发API，支持Scala、Java、Python、R等多种开发语言。...函数相似，不过map函数返回的新RDD包含的元素可能是嵌套类型，flatMap接收一个处理嵌套会将嵌套类型的元素展开映射成多个元素组成新的RDD mapPartitions (func)：与map函数应用于...RDD中的每个元素不同，mapPartitions应用于RDD中的每个分区。...排序聚合之后的数据以文件形式写入磁盘将产生大量的文件内数据有序的小文件，将这些小文件重新加载到内存中，随后采用归并排序的方式合并为一个大的数据文件。

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