当Spark Scala数据帧中的多列数组包含彼此对齐的数组时，如何分解这些列？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

pandas 于 2009 年被开发，Python 中于是也有了 DataFrame 的概念。这些 DataFrame 都同宗同源，有着相同的语义和数据模型。...DataFrame数据模型 DataFrame 的需求来源于把数据看成矩阵和表。但是，矩阵中只包含一种数据类型，未免过于受限；同时，关系表要求数据必须要首先定义 schema。...行标签和列标签的存在，让选择数据时非常方便。...，因此我们可以索引保持不变，整体下移一行，这样，昨天的数据就到了今天的行上，然后拿原数据减去位移后的数据时，因为 DataFrame 会自动按标签做对齐，因此，对于一个日期，相当于用当天的数据减去了前天的数据...，我们希望 Mars 能保留这些库中好的部分，又能解决规模问题，也能充分利用新硬件。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

1.2 Spark MLlib实现的算法 ◆ 逻辑回归朴素贝叶斯线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 [1240] [1240...请参考以下资源，了解如何配置这些BLAS实现使用的线程数：Intel MKL和OpenBLAS。要在Python中使用MLlib，您将需要NumPy 1.4或更高版本。...行为的变化 SPARK-21027：OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1（即串行）。在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。...SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。这将导致2.3和早期版本之间的训练结果不同。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。

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基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib

1.2 Spark MLlib实现的算法 ◆ 逻辑回归朴素贝叶斯线性回归 SVM 决策树 LDA 矩阵分解 1.3 Spark MLlib官方介绍 1.3.1 搜索官方文档 1.3.2 阅读文档...请参考以下资源，了解如何配置这些BLAS实现使用的线程数：Intel MKL和OpenBLAS。要在Python中使用MLlib，您将需要NumPy 1.4或更高版本。...行为的变化 SPARK-21027：OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1（即串行）。在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。...SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。这将导致2.3和早期版本之间的训练结果不同。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。

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Zzreal的大数据笔记-SparkDay04

对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...,性能会得到很大的提高,原因就是这些列的数据放在一起,更容易读入内存进行计算。...而这些操作细节都和Tree有关,在数据库解析(Parse)SQL语句的时候,会将SQL语句转换成一个树型结构来进行处理,如下面一个查询,会形成一个含有多个节点(TreeNode)的Tree,然后在后续的处理过程中对该...3、Spark SQL的代码实现---需要一个DataFream DataFream是以指定列组织的分布式数据集合，相当于关系数据库中的一个表。...系统，DStream是源源不断的，当需要查Mysql数据库时，如果我们基于每个RDD，或基于分区建立mysql连接，那么需要经常建立、关闭数据库连接。

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盘点8个数据分析相关的Python库（实例+代码）

1. ndarray 多维数组对象 NumPy库中的ndarray是一个多维数组对象，由两部分组成：实际的数据值和描述这些值的元数据。...n行m列 ndarray.size：数组元素的总个数，相当于.shape中n×m的值 ndarray.dtype：ndarray对象的元素类型 ndarray.itemsize：ndarray对象中每个元素的大小...▲图2-14 正弦和余弦函数绘制 03 PySpark 在大数据应用场景中，当我们面对海量的数据和复杂模型巨大的计算需求时，单机的环境已经难以承载，需要用到分布式计算环境来完成机器学习任务。...Spark原生支持的语言是Scala，但为了丰富应用场景和满足各研发人员的语言偏好，Spark同时支持Java、Python与R。...PySpark是Spark社区发布的在Spark框架中支持Python的工具包，它的计算速度和能力与Scala相似。

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原荐 SparkSQL简介及入门

另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...2>在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。 ...scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame

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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

其中，DenseVector就是普通的Vector存储，按序存储Vector中的每一个值。而SparseVector是稀疏的表示，用于向量中0值非常多场景下数据的存储。...有了上述两个数组，再加上当前向量的总长度，即可将原始的数组还原回来。因此，对于0值非常多的一组数据，SparseVector能大幅节省存储空间。 SparseVector存储示例见下图： ?...SparseVector作为Spark ML中的数组的保存格式，被所有的算法组件使用，包括XGBoost on Spark。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...而且对于一份数据中的某一列，两种格式是同时存在的，有些行是Sparse表示，有些行是Dense表示。

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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

其中，DenseVector就是普通的Vector存储，按序存储Vector中的每一个值。而SparseVector是稀疏的表示，用于向量中0值非常多场景下数据的存储。...有了上述两个数组，再加上当前向量的总长度，即可将原始的数组还原回来。因此，对于0值非常多的一组数据，SparseVector能大幅节省存储空间。 SparseVector存储示例见下图： ?...SparseVector作为Spark ML中的数组的保存格式，被所有的算法组件使用，包括XGBoost on Spark。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...而且对于一份数据中的某一列，两种格式是同时存在的，有些行是Sparse表示，有些行是Dense表示。

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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

其中，DenseVector就是普通的Vector存储，按序存储Vector中的每一个值。而SparseVector是稀疏的表示，用于向量中0值非常多场景下数据的存储。...有了上述两个数组，再加上当前向量的总长度，即可将原始的数组还原回来。因此，对于0值非常多的一组数据，SparseVector能大幅节省存储空间。 SparseVector存储示例见下图： ?...SparseVector作为Spark ML中的数组的保存格式，被所有的算法组件使用，包括XGBoost on Spark。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...而且对于一份数据中的某一列，两种格式是同时存在的，有些行是Sparse表示，有些行是Dense表示。

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XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

其中，DenseVector就是普通的Vector存储，按序存储Vector中的每一个值。而SparseVector是稀疏的表示，用于向量中0值非常多场景下数据的存储。...有了上述两个数组，再加上当前向量的总长度，即可将原始的数组还原回来。因此，对于0值非常多的一组数据，SparseVector能大幅节省存储空间。 SparseVector存储示例见下图： ?...SparseVector作为Spark ML中的数组的保存格式，被所有的算法组件使用，包括XGBoost on Spark。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...而且对于一份数据中的某一列，两种格式是同时存在的，有些行是Sparse表示，有些行是Dense表示。

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SparkSQL极简入门

另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...2>在数据读取上的对比 1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。

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2021年大数据Spark（二十四）：SparkSQL数据抽象

而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） DataFrame有如下特性： 1）、分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）、相当于关系型数据库中的表...： Row DataFrame中每条数据封装在Row中，Row表示每行数据如何构建Row对象：要么是传递value，要么传递Seq，官方实例代码： import org.apache.spark.sql...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

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。...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)...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。

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Spark向量化计算在美团生产环境的实践

一行的多列（字段）数据的内存紧挨在一起，哪怕只对其中的一个字段做操作，其他字段所占的内存也需要加载进来，这会抢占稀缺的Cache资源。...对一行的多列进行处理通常会封装在一个循环里，会抽象出一个类似handle的接口（C++虚函数）用于处理某类型数据，各字段类型会override该handle接口。...当循环内没有复杂的条件分支，没有数据依赖，只调用简单内联函数时，通过编译选项（如gcc -ftree-vectorize、-O3），编译器可以将顺序执行代码翻译成向量化执行代码。...Velox TableScan算子在扫表的时候，如果下推的Filter里包含IsNotNull(A)，会根据列名A查找该列数据，由于无法匹配到列名，会误判空文件，导致数据缺失。...具体处理过程如下：表1：示例SQL在Spark中的处理步骤在第3步的Intermediate Aggregation中，为了节省内存和加速执行，当Velox的HashAggregate算子满足触发Flush

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干货分享 | 史上最全Spark高级RDD函数讲解

本列中，将单词中第一个字母作为key,然后Spark将该单词记录保持为RDD的value： val KeyByWord = word.keyBy(word => word.toLowerCase.toSeq...一个典型情况是，（当且仅当某个key有特定形式时）由于某个key对应的value太多。需要将这个key拆分成很多key。...例如：数据集中可能对某两个客户的数据处理总是会在使用分析过程中崩溃，我们需要对两个客户数据进行细分，就是说比如其他客户ID更细粒度地分解他们。...Spark没有选择Kryo作为默认序列化工具的原因是它要求自定义注册，但我们建议在网络传输量大的应用程序中尝试使用它，自Spark.2.0.0之后，我们在对简单类型，简单类型数组或字符串类型的RDD进行...Spark为Twitter chill库中AllScalaRegistrar函数的许多常用核心Scala类自动使用了Kryo序列化。

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

非结构化非结构化数据是没有任何已定义组织的数据，并且这些数据不会特别分解为特定类型的严格定义的列。...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...当您要对齐两个Series以对两个Series中的值执行操作但Series对象没有由于某种原因对齐的标签时，重新索引也很有用。...我们将研究的技术如下：使用 NumPy 函数的结果使用包含列表或 Pandas Series对象的 Python 字典中的数据使用 CSV 文件中的数据在检查所有这些内容时，我们还将检查如何指定列名...使用这些属性被认为是最佳实践。使用布尔选择来选择行可以使用布尔选择来选择行。当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表这部分....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...要开始使用，您需要在 Spark 类路径中包含特定数据库的 JDBC driver 程序。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...属性名称默认含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器

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Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...更多内容参考我的大数据学习之路文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值下面是基于Spark MLlib...（即数组的长度） } else { ... // 如果是error，就抛出异常 } } // 保留之前所有的列，新增一个字段，并设置字段的...关键的地方在这里，给新增加的字段的类型StructField设置了一个Metadata。这个Metadata正常都是空的{}，但是这里设置了metadata之后，里面包含了label数组的信息。

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...n行数据的数组该 API 可能导致数据集的全部数据被加载到内存，因此在处理大型数据集时应该谨慎使用。...这些隐式转换函数包含了许多DataFrame和Dataset的转换方法，例如将RDD转换为DataFrame或将元组转换为Dataset等。..._，则这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文，就需要手动地导入这些函数，这样会使编码变得比较麻烦。例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits....因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。

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深入理解XGBoost：分布式实现

RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录的集合，逻辑上可以把它想象成一个分布式数组，数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区，每个分区都是数据集的一个子集。...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。...这些阶段按顺序执行，当数据通过DataFrame输入Pipeline中时，数据在每个阶段按相应规则进行转换。在Transformer阶段，对DataFrame调用transform（）方法。...Train-Validation Split的计算代价相较于CrossValidator更低，但是当训练数据集不够大时，结果可靠性不高。

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