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​PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

什么是 Parquet 文件 Apache Parquet 文件是一种列式存储格式,适用于 Hadoop 生态系统中的任何项目,无论选择何种数据处理框架、数据模型或编程语言。...https://parquet.apache.org/ 优点 在查询列式存储时,它会非常快速地跳过不相关的数据,从而加快查询执行速度。因此,与面向行的数据库相比,聚合查询消耗的时间更少。...Parquet 能够支持高级嵌套数据结构,并支持高效的压缩选项和编码方案。 Pyspark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件,自动捕获原始数据的模式,它还平均减少了 75% 的数据存储。...parDF=spark.read.parquet("/PyDataStudio/output/people.parquet") 追加或覆盖现有 Parquet 文件 使用 append 追加保存模式,可以将数据框追加到现有的...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中,我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区,以优化的方式改进查询执行。

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    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    Spark流基础 离散流 缓存 检查点 流数据中的共享变量 累加器变量 广播变量 利用PySpark对流数据进行情感分析 什么是流数据?...流数据中的共享变量 有时我们需要为Spark应用程序定义map、reduce或filter等函数,这些函数必须在多个集群上执行。此函数中使用的变量将复制到每个计算机(集群)。...「现在,每个集群的执行器将计算该集群上存在的数据的结果。但是我们需要一些东西来帮助这些集群进行通信,这样我们就可以得到聚合的结果。在Spark中,我们有一些共享变量可以帮助我们克服这个问题」。...累加器变量 用例,比如错误发生的次数、空白日志的次数、我们从某个特定国家收到请求的次数,所有这些都可以使用累加器来解决。 每个集群上的执行器将数据发送回驱动程序进程,以更新累加器变量的值。...所以,每当我们收到新的文本,我们就会把它传递到管道中,得到预测的情绪。 我们将定义一个函数 「get_prediction」,它将删除空白语句并创建一个数据框,其中每行包含一条推特。

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    大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

    图片在本篇内容中, ShowMeAI 将对最核心的数据处理和分析功能,梳理 PySpark 和 Pandas 相对应的代码片段,以便大家可以无痛地完成 Pandas 到大数据 PySpark 的转换图片大数据处理分析及机器学习建模相关知识...图解数据分析:从入门到精通系列教程图解大数据技术:从入门到精通系列教程图解机器学习算法:从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Spark RDD 速查表数据科学工具库速查表 | Spark SQL...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...:25%、50% 和 75%Pandas 和 PySpark 计算这些统计值的方法很类似,如下: Pandas & PySparkdf.summary()#或者df.describe() 数据分组聚合统计...,我们经常要进行数据变换,最常见的是要对「字段/列」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义的函数)封装我们需要完成的变换的Python

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    3万字长文,PySpark入门级学习教程,框架思维

    含义解释 MEMORY_ONLY 将数据保存在内存中。...MEMORY_AND_DISK 优先尝试将数据保存在内存中,如果内存不够存放所有的数据,会将数据写入磁盘文件中。 MEMORY_ONLY_SER 基本含义同MEMORY_ONLY。...DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式,将数据全部写入磁盘文件中。一般不推荐使用。 MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等....当变量被广播后,会保证每个executor的内存中只会保留一份副本,同个executor内的task都可以共享这个副本数据。...如果没有广播,常规过程就是把大变量进行网络传输到每一个相关task中去,这样子做,一来频繁的网络数据传输,效率极其低下;二来executor下的task不断存储同一份大数据,很有可能就造成了内存溢出或者频繁

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API,由Spark使用Arrow传输数据,使用Pandas处理数据。...具体执行流程是,Spark将列分成批,并将每个批作为数据的子集进行函数的调用,进而执行panda UDF,最后将结果连接在一起。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外,在应用该函数之前,分组中的所有数据都会加载到内存,这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...级数到标量值,其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是,这种类型的UDF不支持部分聚合,组或窗口的所有数据都将加载到内存中。

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

    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。...对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言,最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。...第一个也是最推荐的方法是构建目录,该目录是一种Schema,它将在指定表名和名称空间的同时将HBase表的列映射到PySpark的dataframe。...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。...这就完成了我们有关如何通过PySpark将行插入到HBase表中的示例。在下一部分中,我将讨论“获取和扫描操作”,PySpark SQL和一些故障排除。

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    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    类型 RDD 对象 数据 中 相同 键 key 对应的 值 value 进行分组 , 然后 , 按照 开发者 提供的 算子 ( 逻辑 / 函数 ) 进行 聚合操作 ; 上面提到的 键值对 KV 型 的数据...", 12) PySpark 中 , 将 二元元组 中 第一个元素 称为 键 Key , 第二个元素 称为 值 Value ; 按照 键 Key 分组 , 就是按照 二元元组 中的 第一个元素 的值进行分组..."Tom", 18) 和 ("Tom", 17) 元组分为一组 , 在这一组中 , 将 18 和 17 两个数据进行聚合 , 如 : 相加操作 , 最终聚合结果是 35 ; ("Jerry", 12)...和 ("Jerry", 13) 分为一组 ; 如果 键 Key 有 A, B, C 三个 值 Value 要进行聚合 , 首先将 A 和 B 进行聚合 得到 X , 然后将 X 与 C 进行聚合得到新的值..., 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键

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    在 PySpark 中,如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作?

    在 PySpark 中,可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组,而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码,展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作:from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...按某一列进行分组:使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算:使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...在这个示例中,我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果:使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。...这两个主题都超出了本文的范围,但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案,那么应该考虑到这两个主题。...举个例子,假设有一个DataFrame df,它包含10亿行,带有一个布尔值is_sold列,想要过滤带有sold产品的行。...在UDF中,将这些列转换回它们的原始类型,并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列,只需反过来做所有事情。...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)

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    别说你会用Pandas

    而Pandas的特点就是很适合做数据处理,比如读写、转换、连接、去重、分组聚合、时间序列、可视化等等,但Pandas的特点是效率略低,不擅长数值计算。...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式,你可以使用toPandas() 的方法,将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame,但需要注意的是...PySpark处理大数据的好处是它是一个分布式计算机系统,可以将数据和计算分布到多个节点上,能突破你的单机内存限制。...df.show(5) # 对数据进行一些转换 # 例如,我们可以选择某些列,并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' 的列,并且我们想要增加它的值(仅作为示例...(5) # 将结果保存到新的 CSV 文件中 # 注意:Spark 默认不会保存表头到 CSV,你可能需要手动处理这个问题 df_transformed.write.csv("path_to_save_transformed_csv

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    注:由于Spark是基于scala语言实现,所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法(首单词小写,后面单次首字母大写,例如someFunction),而非Python中的蛇形命名(各单词均小写...:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,后续将专门予以介绍...groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据某一列的简单运算结果进行统计...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop...,在创建多列时首选select) show:将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action算子,即会真正执行计算并返回结果;而前面的很多操作则属于transform,仅加入到

    10.9K20

    基于PySpark的流媒体用户流失预测

    定义客户流失变量:1—在观察期内取消订阅的用户,0—始终保留服务的用户 由于数据集的大小,该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架,我们使用Spark的Python API,即PySpark...子集数据集包含58300个免费用户和228000个付费用户。两个数据集都有18列,如下所示。...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...在这两种情况下,我们决定简单地从所有进一步的分析中删除,只保留测量最重要的交互作用的变量。...40] 梯度增强树GB分类器 maxDepth(最大树深度,默认值=5):[4,5] maxIter(最大迭代次数,默认值=20):[20,100] 在定义的网格搜索对象中,每个参数组合的性能默认由4次交叉验证中获得的平均

    3.6K41

    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    本文中我们将探讨数据框的概念,以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。 数据框是现代行业的流行词。...在本文中,我将讨论以下话题: 什么是数据框? 为什么我们需要数据框? 数据框的特点 PySpark数据框的数据源 创建数据框 PySpark数据框实例:国际足联世界杯、超级英雄 什么是数据框?...我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中,然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据 让我们从一个CSV文件中加载数据。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象的数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息,包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....到这里,我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中,你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解,并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。

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    【PySpark大数据分析概述】03 PySpark大数据分析

    因此,当数据量过大以至于单机无法处理,或数据存储在HDFS中,或需要进行分布式/并行计算时,可以选择使用PySpark。...(1)广播变量:广播变量主要用于在节点间高效分发大对象。当需要在多个节点上使用相同的数据时,广播变量可以将数据缓存在所有计算机上,而不是每次任务执行时都发送数据,这样可以减少数据传输的开销。...使用SparkContext.broadcast()方法创建广播变量,并且在节点上的数据是不可变的,这意味着一旦广播变量被创建,就不能在节点上修改它的值。...需要注意的是,累加器的值只能在驱动程序中访问,而不能在executor中访问。 总的来说,广播变量适合于在集群中分发大型对象以减少网络通信,而累加器适合于进行聚合操作,如计数或求和。...表3 PySpark SQL模块相关类说明 类名 说明 SparkSession PySpark SQL编程的入口点 Column 用来表示DataFrame中的列 Row 用来表示DataFrame

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...apply(frozenset, axis=1):把取出两列中的行当做变量依次传到frozenset函数中去。 frozenset:冻结集合,不可变,存在哈希值。...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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    arcengine+c# 修改存储在文件地理数据库中的ITable类型的表格中的某一列数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某列的值。

    作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: ? ?...= ""; //利用ICursor进行数据更新修改 ICursor updateCursor = pTable.Update(queryFilter,...= "X";//新值,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

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