一、前言 前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示： 通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...(my_function) 但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...何时考虑重分区 一般对于在对比较大的数据集进行过滤操作之后，产生的较小数据集，通常需要对其考虑进行重分区，从而提升任务执行的效率。...总结 本文主要介绍了Spark是如何管理分区的，分别解释了Spark提供的两种分区方法，并给出了相应的使用示例和分析。最后对分区情况及其影响进行了讨论，并给出了一些实践的建议。希望本文对你有所帮助。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....能够在 DataFrame 上被执行的操作类型的完整列表请参考 API 文档....使用逗号分隔的类前缀列表，应使用在 Spark SQL 和特定版本的 Hive 之间共享的类加载器来加载。...故障排除 JDBC driver 程序类必须对客户端会话和所有执行程序上的原始类加载器可见。...对 Hive tables CREATE TABLE ... LOCATION 行为的更改. 从 Spark 2.0 开始，CREATE TABLE ...
Spark是用Scala编写的，它提供了Scala、JAVA、Python和R的接口. PySpark一起工作的API。PySpark是用Python编写的Python API用来支持Spark的。...什么是Spark应用程序? Spark应用程序是Spark上下文的一个实例。它由一个驱动进程和一组执行程序进程组成。 驱动进程负责维护关于Spark应用程序的信息、响应代码、分发和调度执行器中的工作。...我们将在10到1000之间创建一个包含2000万个随机数的列表，并对大于200的数字进行计数。...转换 在Spark中，数据结构是不可变的。这意味着一旦创建它们就不能更改。但是如果我们不能改变它，我们该如何使用它呢? 因此，为了进行更改，我们需要指示Spark如何修改数据。这些指令称为转换。...MLlib同时支持稠密矩阵和稀疏矩阵。在稀疏矩阵中，非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。
从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...新列的类型 nullable : 新列是否可为null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为
举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...执行查询后，过滤条件将在 Java 中的分布式 DataFrame 上进行评估，无需对 Python 进行任何回调！...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
当数据被聚簇后，数据按字典顺序排列（这里我们将这种排序称为线性排序），排序列为star_rating、total_votes两列（见下图） 为了展示查询性能的改进，对这两个表执行以下查询： 这里要指出的重要考虑因素是查询指定了排序的两个列...从上图可以看到，对于按字典顺序排列的 3 元组整数，只有第一列能够对所有具有相同值的记录具有关键的局部性属性：例如所有记录都具有以“开头的值” 1"、"2"、"3"（在第一列中）很好地聚簇在一起。...但是如果尝试在第三列中查找所有值为"5"的值，会发现这些值现在分散在所有地方，根本没有局部性，过滤效果很差。...但是这是否意味着如果我们按表排序的列的第一个（或更准确地说是前缀）以外的任何内容进行过滤，我们的查询就注定要进行全面扫描？...结果 我们总结了以下的测试结果 可以看到多列线性排序对于按列（Q2、Q3）以外的列进行过滤的查询不是很有效，这与空间填充曲线（Z-order 和 Hilbert）形成了非常明显的对比，后者将查询时间加快多达
Spark将在集群节点中获取到执行任务的Executor，这些Executor负责执行计算和存储数据。...使用该操作的前提是需要保证RDD元素的数据类型相同。 filter：对元素进行过滤，对每个元素应用函数，返回值为True的元素被保留。 sample：对RDD中的元素进行采样，获取所有元素的子集。...select（cols:Column*）：选取满足表达式的列，返回一个新的DataFrame。其中，cols为列名或表达式的列表。...下面通过示例介绍如何将特征处理的Transformer和XGBoost结合起来构成Spark的Pipeline。...写在最后 文章主要介绍了XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，同时对MLlib进行了简单的学习和介绍。相信我，分布式XGBoost早晚会用到的。
写累了数学方面的笔记，今天写一点编程相关的，我们换换口味。 本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。...Request 4: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的众数。 按照“频率趋近于概率”的统计学思想，对缺失值填充为众数，也是一个非常常见的操作，因为众数是一类数据中，出现的频率最高的数据。...Request 5: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的最大值/最小值。 说它好处理的原因是，在SQL中有和mean类似的max和min算子，所以代码也非常类似，这里就不解释了。...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。 那应该如何操作呢？
可以非常方便地查询、绘制和过滤数据。...下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行 动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行...值得注意的是，Spark还存在键值对RDD（Pair RDD），这种RDD的数据格式为键/值对数据（key/value paired data）。例如下表中的数据，它表示水果与颜色的对应关系： ?...] Kiwi [Green] Figs [Black] 该转换操作只将键为Apple，值为Red和Green的数据进行了分组。...下面总结一下Spark从开始到结果的运行过程： 创建某种数据类型的RDD 对RDD中的数据进行转换操作，例如过滤操作 在需要重用的情况下，对转换后或过滤后的RDD进行缓存 在RDD上进行action
最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...这样就得到了一个列表，列表里面的内容是[a, c, b]，然后执行transform来进行转换： val indexed = indexer.transform(df) 这个transform可想而知就是用这个数组对每一行的该列进行转换...... // 下面是针对不同的情况处理转换的列，逻辑很简单 val indexer = udf { label: String => ...
Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0...（RDD with Schema） 以列（列名、列的类型、列值）的形式构成的分布式数据集，按照列赋予不同的名称 An abstraction for selecting,filtering,aggregation...： java/scala ==> jvm python ==> python runtime DataFrame运行起来，执行语言不同，但是运行速度一样: java/scala/python ==>...table peopleDF.select("name").show(); // 查询某几列所有的数据，并对列进行计算： select name, age+10 as age2 from...peopleDF.select(peopleDF.col("name"), (peopleDF.col("age") + 10).as("age2")).show(); //根据某一列的值进行过滤
2.3中的亮点 下面的列表重点介绍了Spark 2.3版本中添加到MLlib的一些新功能和增强功能： 添加了内置支持将图像读入DataFrame（SPARK-21866）。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator（SPARK-19357）执行交叉验证时，添加了对并行评估多个模型的支持。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...Huber损失的稳健线性回归（SPARK-3181）。 打破变化 逻辑回归模型摘要的类和特征层次结构被更改为更清晰，更好地适应了多类摘要的添加。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。
举个例子，我们来看一下这个模型如何处理对于基于 event-time 的处理和 late arriving （迟到）的数据。...value （列值）。...watermark 对 “timestamp” 列的值，并将 “10 minutes” 定义为允许数据延迟的阈值。...这与使用唯一标识符列的 static 重复数据消除完全相同。 该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。
SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。...相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...数据过滤：filter(), where() 排序：sortDF(), orderBy() 列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，选择若干列 -...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...如何让DataFrame API对熟悉R原生Data Frame和流行的R package如dplyr的用户更友好是一个有意思的方向。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性...row，更大的值有助于提升内存使用率和压缩率，但要注意避免 OOMs 其他配置项 调整以下选项也能改善查询性能，由于一些优化可能会在以后的版本中自动化，所以以下选项可能会在以后被弃用 选项名 默认值
Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...图5：Spark对不规整JSON数据的处理 上图展示了Spark SQL对三条不规整的个人信息JSON记录进行整理和schema推导的过程。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=的格式命名。...下图对比了用Scala、Python的RDD API和DataFrame API实现的累加一千万整数对的四段程序的性能对比。...如果我们能将filter下推到join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。
大卸八块 数据框的应用编程接口（API）支持对数据“大卸八块”的方法，包括通过名字或位置“查询”行、列和单元格，过滤行，等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误的值和超出常规范围的数据。...Spark的惰性求值意味着其执行只能被某种行为被触发。在Spark中，惰性求值在数据转换发生时。 数据框实际上是不可变的。由于不可变，意味着它作为对象一旦被创建其状态就不能被改变。...数据框结构 来看一下结构，亦即这个数据框对象的数据结构，我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息，包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096，同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....对大数据、数据挖掘和分析项目跃跃欲试却苦于没有机会和数据。目前正在摸索和学习中，也报了一些线上课程，希望对数据建模的应用场景有进一步的了解。
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