Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
注意：数组索引从 0 开始：[0] 是第一个元素。[1] 是第二个元素，以此类推。
pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数
Spark是一个开源的、通用的并行计算与分布式计算框架，其活跃度在Apache基金会所有开源项目中排第三位，最大特点是基于内存计算，适合迭代计算，兼容多种应用场景，同时还兼容Hadoop生态系统中的组件，并且具有非常强的容错性。Spark的设计目的是全栈式解决批处理、结构化数据查询、流计算、图计算和机器学习等业务和应用，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，效率提升越大。 Spark集成了Spark SQL（分布式SQL查询引擎，提供了一个DataFrame编
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。
对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录，因此需要操作键值对RDD
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。
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。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。
Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作
官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html
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。
广播类型变量用于跨所有节点保存数据副本。此变量缓存在所有Spark节点的机器上，而不仅仅是在执行任务的节点上保存。以下示例代码是PySpark中广播类的结构：
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。
关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！
众所周知，Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统的数据集，例如，HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换（Transformation）转换运算将一个RDD转换为另一个RDD，但是由于RDD的lazy特性，转换运算不会立刻实际执行，它会等到执行到“动作”运算，才会
对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。
实用工具：线性代数，统计，数据处理等工具 特征工程：特征提取，特征转换，特征选择 常用算法：分类，回归，聚类，协同过滤，降维 模型优化：模型评估，参数优化。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法，那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里，似乎有无限数量的可访问的。然而，这既是福也是祸。如果没有有效地管理，过度依赖这些资源会养成坏习惯，让你长期停滞不前。
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。
RDD是Spark中最基本的数据抽象，其实就是分布式的元素集合。RDD有三个基本的特性：分区、不可变、并行操作。
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。
散列表是一种由数组演变而来的一种数据结构，利用数组下标随机访问的特性实现快速访问。
学习spark之前，我们需要安装Python环境，而且需要安装下边这两个关于Spark的库：
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
Hbase是谷歌开源的big table；一个表中包很多的行和列。HBase的底层是保存在HDFS之上的。
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。
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。
IDEA 强大的自动代码补全功能快捷键 Tab，代码标签输入完成后，按Tab，生成代码。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现，封装了更好的接口和api。
RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ;
JavaScript还提供了reduceRight() 方法，和reduce()方法不同，它是从右到左执行。
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。例如如下 dataframe :
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。
RDD 英文全称为 " Resilient Distributed Datasets " , 对应中文名称 是 " 弹性分布式数据集 " ;
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
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。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)
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