作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
云上运维，那就是和云上资源和产品打交道，无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器，就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例，如果想创建一个集群，那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
模板包含几个主要部分。Resources 部分是唯一的必需部分。模板中的某些部分可以任何顺序显示。但是，在您构建模板时，使用以下列表中显示的逻辑顺序可能会很有用，因为一个部分中的值可能会引用上一个部分中的值。
在VPC架构实现高可用的情况下，通过elb负载均衡器针对不同目标组的不同应用设定转发规则，从而实现利用负载均衡器的A记录+端口/配置的PATH路径访问到相应目标组的主机应用上。
熟悉AWS的肯定不会对Cloudformation感到陌生，AWS官方对Cloudformation的定义如下：
推荐系统是大数据时代的利器，它能够为企业提升用户体验、增加用户粘性、促进销售转化、提高营销效率等。但是，搭建一个成功的推荐系统并不容易，它需要综合考虑多方面的因素，并根据业务场景、用户需求、数据变化等不断地进行迭代和优化。
OpenStack Heat 是一个基于模板的编排服务，用于自动化部署和管理基础设施资源。它允许用户通过编写模板文件来描述所需的基础设施资源和配置，然后使用 Heat 引擎来解析和执行这些模板，自动创建、配置和管理云环境中的资源。
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。
问题是这样的，如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台，而xgboost是不可或缺的模型，但是pyspark ml中没有对应的API，这时候我们需要想办法解决它。
基础设施即代码（Infrastructure as Code）是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科，它相对年轻，但在其短暂的存在期间，它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一，许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现，这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型，且花费很多时间来设置运行服务器，使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助，甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具，更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址：https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户，并将 AWS 证书加载到工
Checkov是一款针对基础设施即代码（IaC）的静态代码安全分析工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间，轻松检测出云端代码安全问题。
Tungsten Fabric项目是一个开源项目协议，它基于标准协议开发，并且提供网络虚拟化和网络安全所必需的所有组件。项目的组件包括：SDN控制器，虚拟路由器，分析引擎，北向API的发布，硬件集成功能，云编排软件和广泛的REST API。
随着 IaC 在全球组织中的广泛使用，对这项技术的好奇心与日俱增。本文是一本终极手册，您需要了解 DevOps 基础架构即代码的含义、其业务优势、用例、挑战、最佳实践和顶级工具，以使您的团队的实施更加简化。
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。
—————————————————————————————————— 2018-5-11更新
命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;
↓↓↓↓↓↓↓↓视频已上线B站↓↓↓↓↓↓↓↓ 》》》》》》传送门 本章节仅在Controller节点执行 1.Controller节点执行安装和配置 2.验证操作 1.Controller节点执行安装和配置 1.创建数据库 # mysql -uroot -p000000 > create database heat; > grant all privileges on heat.* to 'heat'@'localhost' identified by '000000'; > grant all priv
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
这个比较简单，安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以，至于步骤这里就不多说了。
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。
近日由于工作需要，突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
本地内部集群资源有限，简单的数据处理跑了3天。HPC上有很多计算资源，出于先吃锅里的再吃碗里的思想，琢磨先充分利用共有资源。简单调研下，也不是很复杂的事情。
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。
本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
spark是目前大数据领域的核心技术栈，许多从事数据相关工作的小伙伴都想驯服它，变成"驯龙高手"，以便能够驾驭成百上千台机器组成的集群之龙来驰骋于大数据之海。
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。
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。
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。
假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
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
使用Pycharm连接远程服务器端pipenv虚拟环境的python解释器，运行python spark脚本时报错如下错误：
Fortify 软件安全研究团队将前沿研究转化为安全情报，为 Fortify 产品组合提供支持，包括 Fortify 静态代码分析器 （SCA） 和 Fortify WebInspect。如今，Fortify 软件安全内容支持 30 种语言的 1，399 个漏洞类别，涵盖超过 100 万个单独的 API。
近年来基础设施即代码（IaC）的方式被越来越多的开发者和管理者所采用，各大公有云都提供了使用 IaC 管理自己云资源的方式，如 AWS 的 CloudFormation、阿里云的 ROS 等，而第三方的 Terraform 也有各大公有云的 Provider。越来越多像我一样的云资源运维和管理者开始采用 IaC 的方式对云资源进行创建、运维和管理。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在搭建、训练机器学习模型的过程中，你的时间可能大部分都花在了那些与算法无关的事情上：收集数据、清洗数据、标注，甚至基础环境的配置，也需要不少时间
最近在使用 Terraform 来置备 OCI 的 Always Free Tier, 发现它非常好用。总结学习下：Terraform 的基础知识。
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。
在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。
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
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。
在Java开发中，有时我们需要加载资源文件，比如配置文件、模板文件等。Spring框架提供了多种方式来加载这些资源，其中包括FileSystemResource和ClassPathResource。本文将详细介绍这两种方式的区别，并结合代码示例进行说明。
当我们讨论Microservices架构时，我们通常会和Monolithic架构（单体架构 ）进行比较。 在Monolithic架构中，一个简单的应用会随着功能的增加、时间的推移变得越来越庞大。当Mo
需求：[(‘Spark’, 2), (‘Flink’, 1), (‘hello’, 3), (‘you’, 1), (‘me’, 1), (‘she’, 1)]
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。
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
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