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）。
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。
需求：[(‘Spark’, 2), (‘Flink’, 1), (‘hello’, 3), (‘you’, 1), (‘me’, 1), (‘she’, 1)]
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ;
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
框架由Scala语言开发，原生提供4种API，Scala、Java、Python以及最近版本开始支持的R。Python不是Spark的“亲儿子”，在支持上要略差一些，但基本上常用的接口都支持。得益于在数据科学中强大的表现，Python语言的粉丝遍布天下，如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark，两个领域的强者走到一起，自然能碰出更加强大的火花（Spark可以翻译为火花），因此PySpark是本节的主角。
RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;
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 from pyspark.streaming import StreamingCo
执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义，例如，roe=10表示平均资本权益报酬率为10%。
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代表Resilient Distributed Dataset（弹性分不输计算数据集），它们是可以在多个节点上运行和操作的数据，从而能够实现高效并行计算的效果。RDD是不可变数据，这意味着一旦创建了RDD，就无法直接对其进行修改。此外，RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。
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。
根据几个实际的应用案例来学会spark中map、filter、take等函数的使用
DStream 无状态转换操作 map：每个元素采用操作，返回的列表形式 flatmap：操作之后拍平，变成单个元素 filter：过滤元素 repartition：通过改变分区的多少，来改变DStream的并行度 reduce：对函数的每个进行操作，返回的是一个包含单元素RDD的DStream count：统计总数 union：合并两个DStream reduceByKey：通过key分组再通过func进行聚合 join：K相同，V进行合并同时以元组形式表示 有状态转换操作 在有状态转换操作而言，本批次
rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的
通过python爬取东方财富的股票信息。获取每只股票的：总市值 净资产 净利润 市盈率 市净率 毛利率 净利率 ROE
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
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
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。
我之前的技术栈主要是Java、Python，机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark；
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。
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。
客户需求 客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。 要求：如果值换算为二进制不足八位，则需要在左侧填充0。 可以在linux下查看二进制文件的内容。命令： xxd –b –c 1 filename 命令参数-c 1是显示1列1个字符，-b是显示二进制。 遇到的坑 开发环境的问题 要在spark下使用python，需要事先使用pip安装pyspark。
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
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
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）
为何要单独一个博文来记录读取数据呢？我觉得读数据很重要，涉及到不同格式的数据，各式各样的情况，故而记之。 注意：以python语言为工具 读csv格式的 本数据有３列 # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local[2]", "First Spark App") # we take the raw data in CSV format and convert it into a
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。
为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！
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
RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取 排序键 ;
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为 你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;
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。
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 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。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2，下载spark并解压
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。
弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。
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。
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。
在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。一旦分配了资源，应用程序将指示 NodeManagers 启动容器。ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。
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！
在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。实时处理大数据并执行分析的最令人惊奇的框架之一是Apache Spark，如果我们谈论现在用于处理复杂数据分析和数据修改任务的编程语言，我相信Python会超越这个图表。所以在这个PySpark教程中，我将讨论以下主题：
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。
这两天恰好看到一本比较有趣的书，《FOF组合基金》。讲的是Fund of Fund,讲的是组合基金的理论，架构和实践。可以说是有既有理论高度，又有实践的策略。 其中有段话比较值得玩味。“可行集中包括无数个可供投资者选择的证券投资组合。投资者可通过有效集定理来找到最佳的投资组合。所谓最佳投资组合。。。。。满足两个条件： 1、相同风险下具有最大收益率的投资组合 2、同样收益率的水平下具有最小风险的投资组合 实践中还有另外一个很重要的因子，资金容量 所有人都在寻找高收益率，低风险，大容量的策略。但遗憾的是三者不可
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
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