print(“释放缓存之后，直接从rdd的依赖链重新读取”) print(join_result_rdd.count())
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
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。
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。
前面我们用几篇文章的时间整理了一下小数据集的情况下数据分析的常用工具，主要是为了梳理分析过程中的主线条，但是，随着数据的增加，pandas这样的数据结构只会越来越慢，取而代之的是hadoop和spark这种大数据环境下的分析工具，接下来几篇我们会从大数据的角度，分析pyspark、SQL的常用技巧和优化方法，本文的重点是讲解HDFS的结构和存储逻辑，大数据的存储主要是以文件的形式，HDFS是一个不二选择，所以，这篇文章我们讲解一下HDFS的结构，接下来的文章我们讲解hadoop和spark，最后讲解pyspark和SQL的技巧和优化。
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。
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
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。
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。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)
需求：[(‘Spark’, 2), (‘Flink’, 1), (‘hello’, 3), (‘you’, 1), (‘me’, 1), (‘she’, 1)]
将Hadoop配置成伪分布式，将多个节点放在同一台电脑上。HDFS中包含两个重要的组件：namenode和datanode
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04下如何安装Hadoop 2.6.0、Spark 1.6.2以及开发环境搭建的过程。主要包括了配置环境变量、安装Hadoop、配置Hadoop、安装Spark、运行Spark的例子以及关闭YARN和Spark。同时，还介绍了如何在Jupyter Notebook中开发Spark应用程序。
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。
https://spark.apache.org/docs/1.1.1/quick-start.html
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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。
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。
下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
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。
本文主要介绍spark的基本操作，以shell端的操作为主，介绍通过pyspark在shell端操作时需要注意的一些点。
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。
/spark/examples/src/main/python/streaming
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。
作者：GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基（Piotr Krewski）和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦（Adam Kawa）
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
ln -s /opt/modules/anaconda3/bin/python /usr/bin/python3 3修改root环境变量 /root/.bashrc /root/.bash_profile 修改hdfs用户环境变量，因为集群操作大多有hdfs用户完成。 su - hdfs ~/.bashrc export PATH="/usr/bin:$PATH" 4修改pyspark2命令 vi /usr/bin/pyspark2 修改spark2-submit命令 vi /usr/bin/spark2-submit 修改PYSPARK_PYTHON这个变量 几个节点都要修改，之后spark更换到新的python，常用的包都有了。
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。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
一般，我们在测试的时候可以使用pyspark进行简单的交互，但是在线上具体使用的程序，我们需要使用一个完整的pyspark程序的。
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
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。
以脚本spark_clean_online_action.py、数据集new_sxf_time_count_1781115582.csv为例： 集群节点包括212、216、217、218。需要注意的是：
# coding=utf-8 from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark，生成一个sparkcontext sc = SparkContext() print "======================\n========================\n======================\n" pr
下载文件mysql-connector-java-5.1.43.jar放到hive/lib下
首先，大家可以理解为k8s已经解决一切了，我们spark,ray都跑在K8s上。但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算，我们依然希望留给Yarn，尤其是还涉及到数据本地性，然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的)，避免k8s和HDFS有大量数据交换。
两种方式：①读取外部数据集② 在驱动器程序中对一个集合进行并行化 RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
Spark Standalone on Kubernetes (via k8s community) SPIP: SPARK-18278 https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark (fork)
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to big
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
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
10、服务器集群：192.168.0.110(master)，192.168.0.111(slave1)，192.168.0.112(slave2)
在使用python做大数据和机器学习处理过程中，首先需要读取hdfs数据，对于常用格式数据一般比较容易读取，parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以)：
parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是：
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