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利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

因此，在本文中，我们将了解什么是流数据，了解Spark流的基本原理，然后研究一个与行业相关的数据集，以使用Spark实现流数据。 目录 什么是流数据？...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？...离散流 离散流或数据流代表一个连续的数据流。这里，数据流要么直接从任何源接收，要么在我们对原始数据做了一些处理之后接收。 构建流应用程序的第一步是定义我们从数据源收集数据的批处理时间。...如果批处理时间为2秒，则数据将每2秒收集一次并存储在RDD中。而这些RDD的连续序列链是一个不可变的离散流，Spark可以将其作为一个分布式数据集使用。 想想一个典型的数据科学项目。...❝检查点是保存转换数据帧结果的另一种技术。它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。

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【FFmpeg】FFmpeg 播放器框架 ② ( 解复用 - 读取媒体流 | 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 | 播放 AVFrame 数据 )

读取 多媒体流数据时 , 可以获取 不同类型的 多媒体流 AVStream 结构体 , 得到的是一个 AVStream 结构体的指针数组 , 可以获取多个流数据 ; 从 音频流 / 视频流.../ 字幕流 等多媒体流 读取出来的数据 会保存在 AVPacket 结构体 中 , 这是用于 存储压缩后的数据的结构体 , 该数据没有经过解码 , 无法进行播放 ; 压缩的数据需要进行解码 才可以播放出来...; 视频画面数据需要解码出 完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下...帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到...图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作

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    【Android 高性能音频】AAudio 音频流 缓冲区 简介 ( AAudio 音频流内部缓冲区 | 缓冲区帧容量 | 缓冲区帧大小 | 音频数据读写缓冲区 )

    AAudio 音频流内部缓冲区 与 音频数据读写缓冲区 概念 II ....音频数据读写缓冲区 I . AAudio 音频流内部缓冲区 与 音频数据读写缓冲区 概念 ---- 1 ....音频数据读写缓冲区 : 是在内存中维护的 , 其本质就是一个 void* 类型的数组 , 其数组字节大小由用户设定 ; 3 ....AAudio 音频流内部缓冲区 缓冲区帧容量 BufferCapacityInFrames 与 缓冲区帧大小 BufferSizeInFrames 区分 ---- 下面要区分两个概念 , 一个是缓冲区帧容量...AAudio 音频流内部缓冲区优化步骤 : 设置一个合适的 缓冲区帧大小 BufferSizeInFrames , 先设置一个较大的缓冲区 , 逐步减小该缓冲区大小 , 监控 XRun ( 超限 或 欠载

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    【FFmpeg】FFmpeg 相关术语简介 ( 容器 | 媒体流 | 数据帧 | 数据包 | 编解码器 | 复用 | 解复用 )

    等信息 , 将这些信息整合在一起 , 按照特定规则放置在容器文件中 , 使用 MediaInfo 打开一个 mp4 格式的视频文件 , 在 " 容器格式和一般信息 " 一栏中 , 可以看到该 mp4 容器文件中包含了...; 2、媒体流 媒体流 ( Stream ) : 时间上的一段连续数据 , 一段声音数据 称为 音频流 , 一段视频数据 称为 视频流 , 一段字幕数据 称为 字幕流 ; 这些媒体流数据 可以压缩 ,...也可以不压缩 , 如视频流以 H.264 格式进行压缩 , 将视频帧编码成 关键帧 , 非关键帧 , 音频流一般是 AAC 编码格式进行压缩 ; 媒体流如果是压缩的 , 在播放时 , 先使用解码器解码..., 然后再播放 ; 生成文件时需要使用编码器 , 编码后存储到文件中 ; 3、数据帧 数据帧 ( Data Frame ) : 媒体流 由 若干 数据帧构成 ; 压缩格式中 , 数据帧是最小的处理单元...; 在容器中如果有多个数据流 , 那么 视频帧 , 音频帧 , 字幕信息 , 交错存储 , 以保证实时性 ; 数据帧是未压缩的原始数据 , 如 : 视频帧每一帧都是一张完整的 YUV 图片 , 音频帧是

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    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。 PySpark 的 groupby、aggregations、selection 和其他变换都与 Pandas 非常像。...与 Pandas 相比，PySpark 稍微难一些，并且有一点学习曲线——但用起来的感觉也差不多。 它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。

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    python中的pyspark入门

    下面是一个基于PySpark的实际应用场景示例，假设我们有一个大型电商网站的用户购买记录数据，我们希望通过分析数据来推荐相关商品给用户。...内存管理：PySpark使用内存来存储和处理数据，因此对于大规模数据集来说，内存管理是一个挑战。如果数据量太大，内存不足可能导致程序失败或运行缓慢。...除了PySpark，还有一些类似的工具和框架可用于大规模数据处理和分析，如：Apache Flink: Flink是一个流式处理和批处理的开源分布式数据处理框架。...它支持多种运行时（如Apache Spark，Apache Flink等）和编程语言（如Java，Python等），可以处理批处理和流处理任务。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。

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    拥挤场景中的稳健帧间旋转估计

    相反，基于光流的方法更适用于小运动，这正是本文关注的领域。 与最先进的基于对应关系的相对姿态问题一样，帧间摄像机运动估计的最佳基于光流的方法侧重于将转换分解为仅旋转和仅平移估计。...此外，由于公共数据集仅包含静态场景或具有轻微动态物体（大部分帧包含静态环境），我们收集了一个新的具有17个序列的具有挑战性的数据集。...考虑一个仅由摄像机旋转引起的光流场F，没有摄像机平移、运动物体或噪声。对于这样一个旋转场中的每个光流矢量，它提供了对可能的旋转集的两个约束，如图1所示。...对于一个纯粹的旋转光流场，这些线相交于一个点，即导致光流的旋转。 图1。左图。来自我们BUSS数据集的拥挤场景的一帧。红色矢量显示与获胜的旋转估计R∗兼容的光流，表示摄像机的旋转。...当然，这突显了我们方法的一个重要假设：我们假设帧之间的摄像机平移相对于场景中的远点很小，这确保了远场点的流能够由旋转很好地建模。

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    Flink是如何处理一个流数据计算任务的

    点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Flink是如何处理一个流数据计算任务的，整个流程如图所示，分为以下几个步骤： （1）Flink先将用户编写的应用程序转换为逻辑图（Logical...Graph），逻辑图的节点代表算子，边代表算子要计算的输入/输出数据流。...（3）Flink会将逻辑图转换为真正可执行的物理图（Physical Graph），物理图的节点是任务（Task），边依然表示输入/输出的数据流。任务是指封装了一个或多个算子的并行执行的实例。...Flink支持对任务配置并行度（Parallelism），即一个任务的并行实例数。 内容摘自《深入理解分布式系统》，作者唐伟志，曾任网易游戏、腾讯基础架构工程师。...本书还介绍了分布式系统的核心算法——Paxos和Raft算法，不仅补充了大量图示进行讲解，还从零实现了一个Paxos算法。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。

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    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

    在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。...视图本质上是针对依赖HBase的最新数据的用例。 如果您执行读取操作并在不使用View的情况下显示结果，则结果不会自动更新，因此您应该再次load（）以获得最新结果。 下面是一个演示此示例。

    4.1K20

    什么是 PySpark？它的主要应用场景是什么？

    Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于大规模数据集的处理和分析。...主要应用场景大数据处理：PySpark 可以处理大规模的数据集，适用于需要高性能计算的场景。例如，日志分析、用户行为分析等。...实时流处理：PySpark 支持实时流处理，可以处理来自多个数据源的实时数据流。例如，实时监控系统、实时推荐系统等。...数据探索和可视化：PySpark 可以与 Pandas 等库结合使用，进行数据探索和可视化。适用于数据科学家进行数据清洗、特征工程等任务。...示例代码以下是一个简单的 PySpark 代码示例，展示了如何读取 CSV 文件并进行基本的数据处理：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark

    10710

    微信 Android 视频编码爬过的那些坑

    540p的mp4文件，对于Android来说，大体上是遵循这么一个流程： 大体上就是从摄像头输出的YUV帧经过预处理之后，送入编码器，获得编码好的h264视频流。...码率，I帧间隔等基本信息，除此之外，还有一个重要的信息就是，指定编码器接受的YUV帧的颜色格式。...2.旋转 在android机器上，由于摄像头安装角度不同，onPreviewFrame出来的YUV帧一般都是旋转了90或者270度，如果最终视频是要竖拍的，那一般来说需要把YUV帧进行旋转。...对于旋转的算法，如果是纯C实现的代码，一般来说是个O（n^2 ） 复杂度的算法，如果是旋转960x540的yuv帧数据，在nexus 6p上，每帧旋转也需要30ms+，这显然也是不能接受的。...： 同样，剩余的数据用纯C代码实现就好了， 在nexus6p上，这种镜像翻转一帧1080x1920 YUV数据大概只要不到5ms 在编码好h264视频流之后，最终处理就是把音频流跟视频流合流然后包装到

    9.6K55

    PySpark实战指南：大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

    通过PySpark，我们可以利用Spark的分布式计算能力，处理和分析海量数据集。 数据准备 在进行大数据处理和分析之前，首先需要准备数据。数据可以来自各种来源，例如文件系统、数据库、实时流等。.../bucket/data.csv") ​ 批处理与流处理 除了批处理作业，PySpark还支持流处理（streaming）作业，能够实时处理数据流。...使用PySpark的流处理模块（Spark Streaming、Structured Streaming），可以从消息队列、日志文件、实时数据源等获取数据流，并进行实时处理和分析。..., batchDuration=1) ​ # 从Kafka获取数据流 stream = ssc.kafkaStream(topics=["topic"], kafkaParams={"bootstrap.servers...": "localhost:9092"}) ​ # 实时处理数据流 result = stream.filter(lambda x: x % 2 == 0) ​ # 输出结果 result.pprint

    3.1K31

    HDFS的一个重要知识点-HDFS的数据流

    5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...p2260 image.png 前几天面试的时候，问到一个经典问题就是HDFS读写数据流的流程是怎么样的？...HDFS作为分布式存储的基石，读写流程是很重要的一个知识点和面试点。 HDFS写数据流程 1、剖析文件写入 ?...客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答...3）Hadoop2.7.x副本节点选择 第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。 第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。

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    Spark笔记15-Spark数据源及操作

    数据输入源 Spark Streaming中的数据来源主要是 系统文件源 套接字流 RDD对列流 高级数据源Kafka 文件流 交互式环境下执行 # 创建文件存放的目录 cd /usr/loca/spark.../mycode mkdir streaming cd streaming mkdir logfile cd logfile # 对这个子目录进行数据监控 from pyspark import SparkContext...、NoSQL数据库、流处理系统等）可以统一接入到Kafka，实现和Hadoop各个组件之间的不同类型数据的实现高效交换 信息传递的枢纽，主要功能是： 高吞吐量的分布式发布订阅消息系统 同时满足在线实时处理和批量离线处理...组件 Broker：一个或者多个服务器 Topic：每条消息发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就是Topic。...不同的topic消息分开存储 用户不必关心数据存放位置，只需要指定消息的topic即可产生或者消费数据 partition：每个topic分布在一个或者多个分区上 Producer：生产者，负责发布消息

    80010

    图解大数据 | Spark机器学习(下)—建模与超参调优

    当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机； 当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机； 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化...Cluster Centers: ") for center in centers: print(center) spark.stop() （3）降维与PCA 主成分分析（PCA） 是一种对数据进行旋转变换的统计学方法...） ，它们可以在一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质。...使用数据找到解决具体问题的最佳模型和参数，这个过程也叫做调试(Tuning) 调试可以在独立的估计器中完成(如逻辑回归)，也可以在工作流(包含多样算法、特征工程等)中完成 用户应该一次性调优整个工作流，...例如： k=3时，CrossValidator会生成3个 (训练数据, 测试数据) 对，每一个数据对的训练数据占2/3，测试数据占1/3。

    1.1K21

    微信 Android 视频编码爬过的那些坑

    ---- 大体上就是从摄像头输出的YUV帧经过预处理之后，送入编码器，获得编码好的h264视频流。 上面只是针对视频流的编码，另外还需要对音频流单独录制，最后再将视频流和音频流进行合成出最终视频。...这篇文章主要将会对视频流的编码中两个常见问题进行分析： 1.视频编码器的选择（硬编 or 软编）？ 2.如何对摄像头输出的YUV帧进行快速预处理（镜像，缩放，旋转）？...2.旋转 在android机器上，由于摄像头安装角度不同，onPreviewFrame出来的YUV帧一般都是旋转了90或者270度，如果最终视频是要竖拍的，那一般来说需要把YUV帧进行旋转。...对于旋转的算法，如果是纯C实现的代码，一般来说是个O（n^2 ） 复杂度的算法，如果是旋转960x540的yuv帧数据，在nexus 6p上，每帧旋转也需要30ms+，这显然也是不能接受的。...C代码实现就好了， 在nexus6p上，这种镜像翻转一帧1080x1920 YUV数据大概只要不到5ms ---- 在编码好h264视频流之后，最终处理就是把音频流跟视频流合流然后包装到mp4文件，这部分我们可以通过系统的

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    Spark编程实验四：Spark Streaming编程

    三、实验步骤 1、利用Spark Streaming对三种类型的基本数据源的数据进行处理 （1）文件流 首先打开第一个终端作为数据流终端，创建一个logfile目录： [root@bigdata zhc...，在logfile目录下新建一个log2.txt文件，然后往里面输入一些英文语句后保存退出，再次切换到流计算终端，就可以看见打印出单词统计信息了。...（2）套接字流 1）使用套接字流作为数据源 继续在流计算端的sparkstreaming目录下创建一个socket目录，然后在该目录下创建一个NetworkWordCount.py程序： [root@bigdata...考虑容错性和数据丢失：Spark Streaming 具备很好的容错性，可以通过记录数据流的偏移量来保证数据不会丢失。...总的来说，Spark Streaming 是一个功能强大且易用的流式计算框架，通过合理使用其提供的特性和操作，可以实现各种实时数据处理需求。

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