首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PySpark从hdfs获取词向量文件并进行word2vec

因此大致的步骤应分为两步:1.从hdfs获取词向量文件2.对pyspark dataframe内的数据做分词+向量化的处理1....分词+向量化的处理预训练词向量下发到每一个worker后,下一步就是对数据进行分词和获取词向量,采用udf函数来实现以上操作:import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量化的...,我怎么在pyspark上实现jieba.load_userdict()如果在pyspark里面直接使用该方法,加载的词典在执行udf的时候并没有真正的产生作用,从而导致无效加载。...另外如果在udf里面直接使用该方法,会导致计算每一行dataframe的时候都去加载一次词典,导致重复加载耗时过长。...还有一些其他方法,比如将jieba作为参数传入柯里化的udf或者新建一个jieba的Tokenizer实例,作为参数传入udf或者作为全局变量等同样也不行,因为jieba中有线程锁,无法序列化。

2.2K100
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

    通过 SparkSession 实例,您可以创建spark dataframe、应用各种转换、读取和写入文件等,下面是定义 SparkSession的代码模板:from pyspark.sql import...时,数据可能分布在不同的计算节点上,因此“第一行”可能会随着运行而变化。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换,最常见的是要对「字段/列」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义的函数)封装我们需要完成的变换的Python...PysparkPySpark 中的等价操作下:from pyspark.sql.types import FloatTypedf.withColumn('new_salary', F.udf(lambda

    8.2K72

    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API,由Spark使用Arrow传输数据,使用Pandas处理数据。...“split-apply-combine”包括三个步骤: 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。 对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。...需要注意的是,StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...优化Pandas_UDF代码 在上一小节中,我们是通过Spark方法进行特征的处理,然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集,对pandas数据集进行本地化,并且所有数据都驻留在驱动程序内存中,因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用

    7.1K20

    浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验

    ---- 0.序言 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...dataframe 对与字段中含有逗号,回车等情况,pandas 是完全可以handle 的,spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...中 from pyspark.sql.functions import udf CalculateAge = udf(CalculateAge, IntegerType()) # Apply UDF...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话,可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中,利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api,使用起来也大同小异,下面是对一些样本数据按照姓名,性别进行聚合操作的代码实例 pyspark sdf.groupBy

    5.5K30

    大数据ETL实践探索(3)---- 大数据ETL利器之pyspark

    本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章7 :浅谈pandas,pyspark 的大数据ETL实践经验 上已有介绍 ,不用多说 ----...spark dataframe 数据导入Elasticsearch 下面重点介绍 使用spark 作为工具和其他组件进行交互(数据导入导出)的方法 ES 对于spark 的相关支持做的非常好,https...://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚,但是大部分代码都是java 的,所以下面我们给出...,百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet

    3.9K20

    PySpark源码解析,教你用Python调用高效Scala接口,搞定大规模数据分析

    相较于Scala语言而言,Python具有其独有的优势及广泛应用性,因此Spark也推出了PySpark,在框架上提供了利用Python语言的接口,为数据科学家使用该框架提供了便利。 ?...拿到 RDD 对象之后,可以像 Scala、Java API 一样,对 RDD 进行各类操作,这些大部分都封装在 python/pyspark/rdd.py 中。...对于 DataFrame 接口,Python 层也同样提供了 SparkSession、DataFrame 对象,它们也都是对 Java 层接口的封装,这里不一一赘述。...6、总结 PySpark 为用户提供了 Python 层对 RDD、DataFrame 的操作接口,同时也支持了 UDF,通过 Arrow、Pandas 向量化的执行,对提升大规模数据处理的吞吐是非常重要的...然而 PySpark 仍然存在着一些不足,主要有: 进程间通信消耗额外的 CPU 资源; 编程接口仍然需要理解 Spark 的分布式计算原理; Pandas UDF 对返回值有一定的限制,返回多列数据不太方便

    5.9K40

    Spark新愿景:让深度学习变得更加易于使用

    简单的来说,在spark的dataframe运算可以通过JNI调用tensorflow来完成,反之Spark的dataframe也可以直接喂给tensorflow(也就是tensorflow可以直接输入...spark-deep-learning 提出了三个新的东西: 1、首先是,Spark的数据终于可以用DF的方式无缝的喂给Tensorflow/Keras了,而且对Tensorflow/Keras的适配了一套...没错,SQL UDF函数,你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数,从而实际完成了模型的部署。...所以你需要在build.sbt里第一行修改为 val sparkVer = sys.props.getOrElse("spark.version", "2.2.0") 同时保证你的python为2.7版本...所以你找到对应的几个测试用例,修改里面的udf函数名称即可。

    1.8K50

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能,比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说RDD和DataFrame和DataSet的关系 这里主要对比 Dataset 和 DataFrame,因为 Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 Dataset 中,每一行是什么类型是不一定的,在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。

    1.4K11

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    b", "c") 1 Array("a", "b", "b", "c", "a") texts中的每一行都是一个元素为字符串的数组表示的文档,调用CountVectorizer的Fit方法得到一个含词汇...用于表达分隔符,或者用户可以设置参数gaps为false来表示pattern不是作为分隔符,此时pattern就是正则表达式的作用; from pyspark.ml.feature import Tokenizer...the, red, baloon] 1 [Mary, had, a, little, lamb] 对raw列应用StopWordsRemover可以得到过滤后的列: id raw filtered 0...; 在连接后的数据集中,原始数据集可以在datasetA和datasetB中被查询,一个距离列会增加到输出数据集中,它包含每一对的真实距离; 近似最近邻搜索 近似最近邻搜索使用数据集(特征向量集合)和目标行...|}{|\mathbf{A} \cup \mathbf{B}|} MinHash对集合中每个元素应用一个随机哈希函数g,选取所有哈希值中最小的: h(\mathbf{A}) = \min_{a \in

    21.9K41

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能,比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说RDD和DataFrame和DataSet的关系 这里主要对比 Dataset 和 DataFrame,因为 Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 Dataset 中,每一行是什么类型是不一定的,在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。

    1.1K40

    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能,比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...说说RDD和DataFrame和DataSet的关系 这里主要对比 Dataset 和 DataFrame,因为 Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而 Dataset 中,每一行是什么类型是不一定的,在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。

    88520

    【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行?

    如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行?...我们可以明确一个前提:Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...但是现在我有个需求,分箱,具体来讲,需要『排序后遍历每一行及其邻居比如 i 与 i+j』,因此,我们必须能够获取数据的某一行! 不知道有没有高手有好的方法?我只想到了以下几招!...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。...给每一行加索引列,从0开始计数,然后把矩阵转置,新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数,就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

    4.1K30

    pyspark之dataframe操作

    方法 #如果a中值为空,就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...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 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...(thresh=2).show() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill...']) 12、 生成新列 # 数据转换,可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数,对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions...import udf concat_func = udf(lambda name,age:name+'_'+str(age)) # 1.应用自定义函数 concat_df = final_data.withColumn

    10.5K10

    Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

    SQL 对pandas API的重大改进,包括python类型hints及其他的pandas UDFs 简化了Pyspark异常,更好的处理Python error structured streaming...经过一年多的开发,Koalas实现对pandas API将近80%的覆盖率。Koalas每月PyPI下载量已迅速增长到85万,并以每两周一次的发布节奏快速演进。...Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能: 带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的,用于扩展PySpark中的用户定义函数,并将pandas...API集成到PySpark应用中。...可观察的指标 持续监控数据质量变化是管理数据管道的一种重要功能。Spark 3.0引入了对批处理和流应用程序的功能监控。可观察的指标是可以在查询上定义的聚合函数(DataFrame)。

    2.3K20
    领券