笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
本文介绍了SparkSQL的使用方法和基本概念，包括DataFrame、SQLQuery、ReadWrite、Example等。同时，还介绍了HiveQL和Hive的常见操作。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：
kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。 首先来看一下Spark自带的例子： 1 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 2 from p
__SparkContext__是spark功能的主要入口。 其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。 每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext.
Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括： 随机数据生成（Random Data Generation） 概要与描述性统计（Summary and descriptive statistics） 协方差与相关性（Sa
问题是这样的，有时候spark ml pipeline中的函数不够用，或者是我们自己定义的一些数据预处理的函数，这时候应该怎么扩展呢？ 扩展后保持和pipeline相同的节奏，可以保存加载然后transform。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
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。
Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib，可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合，可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning（https://github.com/databricks/spark-deep-learning）项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。
Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。
1、kudu整体介绍 Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。 kudu的使用场景： Strong performance for both scan and random access to help customers simplify complex hybrid architectures（适用于那些既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景） High CPU efficienc
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。
Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQ
根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。
传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark， 是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.
DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。当然缺点也是有的，就是带来了比较大的性能损耗。
写这个系列是因为最近公司在搞技术分享，学习Spark，我的任务是讲PySpark的应用，因为我主要用Python，结合Spark，就讲PySpark了。然而我在学习的过程中发现，PySpark很鸡肋（至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发）。为什么呢？原因如下： 1.PySpark支持的算法太少了。我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) image.png 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持。主要是读取数
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换：
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。
在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。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。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。
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化，确实涌
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
本节内容转载于博客： wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ————————————————————————————————————— 一、SparkR 1.4.0 的安装及使用 1、./sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数 装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R，和没装SparkR的一样，无报错 > library(SparkR) 报错： Error i
表分区是一种常见的优化方式，比如Hive中就提供了表分区的特性。在一个分区表中，不同分区的数据通常存储在不同的目录中，分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中。Spark SQL中的Parquet数据源，支持自动根据目录名推断出分区信息。例如，如果将人口数据存储在分区表中，并且使用性别和国家作为分区列。那么目录结构可能如下所示： tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ... |- gender=female |- country=US ... |- country=CH ... 如果将/tableName传入SQLContext.read.parquet()或者SQLContext.read.load()方法，那么Spark SQL就会自动根据目录结构，推断出分区信息，是gender和country。即使数据文件中只包含了两列值，name和age，但是Spark SQL返回的DataFrame，调用printSchema()方法时，会打印出四个列的值：name，age，country，gender。这就是自动分区推断的功能。 此外，分区列的数据类型，也是自动被推断出来的。目前，Spark SQL仅支持自动推断出数字类型和字符串类型。有时，用户也许不希望Spark SQL自动推断分区列的数据类型。此时只要设置一个配置即可， spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认为true，即自动推断分区列的类型，设置为false，即不会自动推断类型。禁止自动推断分区列的类型时，所有分区列的类型，就统一默认都是String。 案例：自动推断用户数据的性别和国家
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