在当今数据驱动的时代，大数据处理技术如Apache Spark已经成为企业数据湖和数据分析的核心组件。然而，在处理海量数据时，数据倾斜问题成为了一个难以忽视的挑战，它不仅会显著降低数据处理效率，甚至可能导致任务失败。本文将深入探讨数据倾斜的概念、产生原因、识别方法，并通过一个现实案例分析，介绍如何在Apache Spark中有效解决数据倾斜问题，辅以代码示例，帮助读者在实践中应对这一挑战。
鱼快创领是一家面向商用车领域的车联网公司，提供以车为中心的数字化服务，为交通运输物流行业带来更加绿色、安全、高效的智能网联解决方案，用科技推动行业进步。 本文整理自鱼快创领项目管理专家唐骥在TAPD思享汇上的分享，为大家介绍鱼快创领如何专注于产品价值，通过TAPD探索出多场景软硬件一体化敏捷项目管理新思路。 Part 1 业务挑战 随着我们鱼快创领业务的发展，产品矩阵扩张，项目类型和项目数量也随之增多，原有的管理方式已经无法满足现阶段快速多样的管理要求。 针对以上挑战，我们从三个方向进行探索分析：
PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements
大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。
背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。
https://github.com/microsoft/recommenders/
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。
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。
OmniPlan Pro 4是一款Mac OS X平台上的项目管理软件。它可帮助您以最有效的方式规划、调度和跟踪项目。其功能包括建立项目计划，管理资源，制定预算等。此外，还支持多人协作，可以与整个团队共享项目进度，以便更好地协调各项任务，并快速进行决策。OmniPlan Pro 4的主要特点包括支持自定义视图，网络图和甘特图的展示，即时人员安排表，资源调配，任务分配和进度跟踪、基于树形结构的任务索引和计时器，以及高效的文件导入和导出等。让用户更好地计划、跟踪和控制项目进度以及资源。
在我们使用VS新建项目时，一般都需要选择一个项目模板，一个好的项目模板可以帮我们节省很多项目业务上的重复工作
这个错误通常表示Eclipse无法解析指定版本的maven-resources-plugin插件。以下是一些解决此问题的步骤。
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
七月来临，正式开启 2023 下半年的新征途！这个盛夏，腾讯云 CODING 上线了微信扫码注册、微信通知、Go 制品管理等重点能力，为企业及团队研发管理带来更多便利！以下是 CODING 新功能速递，快来看看是否有您期待已久的功能特性：
框架的产生必然是解决开发中的痛点，wepy解决了什么问题？ 主要是对原生的开发进行了简化。原生开发中每一个页面要对应四种文件， 而且交互、 数据绑定都十分繁琐 。wepy借鉴了vue的思想 ， 实现了组件化，以组件代替模板和模块， 结构更清晰。同时数据的绑定，api都进行了优化。特别是参数的绑定和监视 都有很大的改观。极大提高了开发效率。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spark的同学也有一些简单的认识，里面若有写错的地方也希望大伙们指出哈。
中午的时候看到了Spark团队新作MLFlow，因为我本身也在做类似的解决方案MLSQL,自然要看看Meitai是怎么做的。所以第一时间把MLFlow相关文档 浏览了一遍，并且将MLFlow源码 clone下来大致也看了一遍。
当有域名自动跳转（CNAME）到某一个指定 WEB 服务网站（单域名）的需求时，一般是在域名注册商那里添加 CNAME 解析就可以了，但是如果目标站点与多个其他站点服务部署在同一台服务器上，且站点服务是以域名区分（根据不同域名区分不同服务，但公用同一个IP和端口）的情况时，由于 CNAME 解析主要的作用只是映射出 CNAME 的目标域名的 IP 地址，本身不会做域名路由跳转，这样的话就不能正常跳转到指定域名的网站页面了，常见做法是给原域名搭建一个WEB网站服务，然后再通过这个WEB服务专门去做重定向跳转，但是仅仅为了一个页面跳转的功能就再搭建一个web服务的话，就有点太浪费成本了，有没有比较简便的方式呢？实际上我们可以利用免费的Github Pages服务来实现这个需求。
使用过Oracle或者Sql Server的朋友们都知道，语句【SELECT * FROM 表】可以查询整个表的项目，之前Salesforce是不支持此功能的，只能每个项目都写一遍，非常麻烦，随着2021年2月14日，Spring '21的正式上线，此类功能终于可以使用了，它就是今天要介绍的SOQL FIELDS()方法，前提是当前用户对于取得项目必须具备参照权限，
想要使用语义搜索处理数据，但又不想花费大量时间在技术细节上？我们引入了 semantic_text 字段类型，帮助你处理所需的基础设施和细节。
YesDev 产品使用手册 https://www.yesdev.cn/help/#/README
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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。
之前写过一篇文章，pyspark】parallelize和broadcast文件落盘问题，这里后来倒腾了一下，还是没找到 PySpark 没有删掉自定义类型的广播变量文件，因为用户的代码是一个 While True 的无限循环，类似下面的逻辑（下面的代码实际上 destroy 是可以删除落盘的广播变量文件的，但是用户的代码删不掉，因为没有仔细研究用户的代码 ，所以其实这个问题我感觉也不算 PySpark 的问题，只是在帮用户解决问题的时候另辟蹊径了 ，所以就记录下来了）。
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。
windows环境说明：Python2.7 + pip spark版本：spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
SparkContext是所有Spark功能的入口。无论我们希望运行什么样的Spark应用，都需要初始化SparkContext来驱动程序执行，从而将任务分配至Spark的工作节点中执行。
通过上述操作，即可将IntelliJ IDEA与远程Github连接起来，随时将我们所做工作推送到Github保存，不用担心迁移的问题~
首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
前几天在Python白银交流群【Kim】问了一个Python代码的问题。问题如下：为啥这段代码指定了local[2]默认分区数还是11不是2呢？
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。
我们不必修改中央系统/平台来实现针对不同用例的变体行为。我们应该能够从外部插入这些行为，以自定义整个系统行为的特定部分。通过提供功能和可定制性的强大组合，这将使我们的系统更加耐用。 问题:
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
在开发Pyspark代码时，经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下，要确保所有节点均存在我们用到的Packages，本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中，而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中，本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
随着微服务化在携程的全面落地，业务被拆解得越来越细，接口数量和内外部调用方不断增多；另一方面，随着产品迭代的不断增速，对接口的修改也变得愈加频繁。
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。
这里名词只做个索引，方便理解，可能现在反而让理解变得更加复杂，不过没关系，我们主要是实现的就是自定义 build flag。更多参见这里[1]。
大家好，我是清华大学/蚂蚁技术研究院陈文光，今天为大家带来《AI 时代的数据处理技术》主题分享。
随着时间的推移，网络社交在人们的日常生活中占据了越来越重要的地位。如今，随着智能手机的普及，社交软件也变得越来越多样化和创新。回想起陌陌刚出现时，它只是一款交友软件；网易云则只是用来听歌；而上知乎也仅仅是用来寻找问题答案的。然而，如今这些平台已经演变出了更多功能。作为90后早期接触网络的一群人，我们当时没有微信、抖音或红书等应用。大部分的内容和知识都是通过论坛来获取的。
在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
在HPC上启动任务以local模式运行自定义spark，可以自由选择spark、python版本组合来处理数据；起多个任务并行处理独立分区数据，只要处理资源足够，限制速度的只是磁盘io。本地集群处理需要2周的数据，2个小时就处理好了。HPC通常没有数据库，进一步BI展示或者处理需要拉回本地集群，这时候需要把数据块（比如一天）的数据保存为tsv.gz拉回本地集群。pyspark dataframe 提供write的save方法，可以写tsv.gz，spark默认是并行写，所以在提供outpath目录下写多个文件。这个时候，需要顺序拼接多个tsv文件并压缩为gz格式。
推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍然相对较少。
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。
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