之前在学习PE文件格式的时候，是通过自己查看各个结构，自己一步步计算各个成员在结构中的偏移，然后在计算出其在文件中的偏移，从而找到各个结构的值，但是在使用C语言编写这个工具的时候，就比这个方便的多，只要将对应的指针类型转化为各个结构类型...选择目标文件 首先通过点击open按钮来弹出一个对话框，让用户选择需要解析的文件。...，并保存这个文件句柄，文件映射句柄，文件所在内存的首地址等信息，在卸载的时候进行关闭句柄，清理资源的操作。...在程序中有一个判断该文件是否是PE文件的操作。...pFileHeader->Characteristics & IMAGE_FILE_UP_SYSTEM_ONLY)) { strCharacter += _T("该程序只能运行在单核处理器上
() // 读取文件的API val df: DataFrame = spark.read.text("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train...2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...生态系统：Spark生态系统提供了许多额外的库和工具，例如Spark Streaming和GraphX等，这些库和工具可以与PySpark无缝集成。...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits....显然，在编写复杂的数据操作时，手动创建 Column 对象可能会变得非常繁琐和困难，因此通常情况下我们会选择使用隐式转换函数，从而更加方便地使用DataFrame的API。
3、组件扩展性：对于SQL的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。 在2014年6月1日的时候，Spark宣布了不再开发Shark，全面转向Spark SQL的开发。...3、Scala代码编写的优化 对于Scala代码编写中，可能会造成较大性能开销的地方，自己重写，使用更加复杂的方式，来获取更好的性能。...Spark SQL and DataFrame引言 Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。...它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括：结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD。...这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。
- name: daemonset-example image: nginx:1.17 imagePullPolicy: IfNotPresent 注意：第三行的metadata.name...的名字一定要和第九行的matchLabels.name名字相同，否则报以下错误： [root@k8s-master ~]# kubectl apply -f daemonset.yaml The DaemonSet
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...3.2 Parquet文件 Parquet是一种支持多种数据处理系统的柱状的数据格式，Parquet文件中保留了原始数据的模式。Spark SQL提供了Parquet文件的读写功能。...该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。
编写对应的测试代码是开发的一个比较重要的习惯，具体的部分可以参考单元测试，文档测试相关的内容。 然后我们可以创建一个scala的文件。 ?...Request 1: 读取并以Python中DataFrame的形式展示数据文件 现在我们假设我的项目的文件夹内有一个json文件，我们希望去读取它并展示。...所以说Spark需要做一个分配，把集群（Cluster，可以理解为一大批电脑或服务器）的资源合理的调度，这就涉及到Yarn等各种集群调度框架，我们这里不详谈。...现在我们考虑people.json，这个文件中，age这一列是存在一个空值的。...因此很多时候需要额外导入很多包。但如果Spark安装完整，IDEA会在没有引入包的时候提示，同样代码也不会通过编译。
本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...注意： 开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...目录 读取多个 CSV 文件 读取目录中的所有 CSV 文件 读取 CSV 文件时的选项 分隔符(delimiter) 推断模式(inferschema) 标题(header) 引号(quotes) 空值...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。...df.write.option("header",True) \ .csv("/PyDataStudio/spark_output/zipcodes") 5.1 Options 在编写 CSV 文件时
在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduc 的程序的复杂性， 由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....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。...用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性。 Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。...使用 PySpark StructType 类创建自定义 Schema，下面我们启动这个类并使用添加方法通过提供列名、数据类型和可为空的选项向其添加列。...df2.write.json("/PyDataStudio/spark_output/zipcodes.json") 编写 JSON 文件时的 PySpark 选项 在编写 JSON 文件时，可以使用多个选项
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...尽管该编码器和标准序列化是负责将对象转换成字节，编码器是动态生成的，并提供一种格式允许 Spark 直接执行许多操作，比如 filter、sort 和 hash 等而不用将字节数据反序列化成对象。...SQL 除了使用 read API，还可以在对文件夹的所有文件执行 SQL 查询 val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.
RDD API 不同, Spark SQL 提供了查询结构化数据及计算结果等信息的接口.在内部, Spark SQL 使用这个额外的信息去执行额外的优化.有几种方式可以跟 Spark SQL 进行交互...当编写 Parquet 文件时, 出于兼容性原因, 所有 columns 都将自动转换为可空....可以加快查询静态数据. spark.sql.parquet.compression.codec snappy 在编写 Parquet 文件时设置 compression codec （压缩编解码器）的使用...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。...对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。
这些功能中包括附加的特性，可以编写查询，使用更完全的HiveQL解析器，访问Hive UDFs，能够从Hive表中读取数据。...有很多方式可以构造出一个DataFrame，例如：结构化数据文件，Hive中的tables，外部数据库或者存在的RDDs. DataFrame的API适用于Scala、Java和Python....; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.SQLContext; /** * 根据一个JSON文件创建出一个...Spark SQL支持度对Parquet文件的读和写，自动保存原有数据的模式。...这个转换可以通过使用SQLContext中的下面两个方法中的任意一个来完成。 • jsonFile - 从一个JSON文件的目录中加载数据，文件中的每一个行都是一个JSON对象。
对于本文和在GitHub上的示例代码的例子，我假设原文件驻留在HDFS。 这些文件通过用Java（也可以是python或scala ）编写的Spark程序读取。...这些文件包含必须被转换为模型所需要的格式的数据。该模型需要的全是数字。 一些为空或没有值的数据点会被一个大的值，如“99”，取代。这种取代没有特定的意义，它只帮助我们通过数据的非空校验。...算法训练后，模型被存储到了hdfs额外的存储空间，用于在将来对测试数据进行预测。...这些查询的参数几乎总是在疾病出现的，或虽然没有病但出现了症状的人的情况下出现。 要在训练数据上运行数据分析，首先，要加载完整的数据（被清除了空值的数据）到rdd使用的一个文本文件。...然后用parquet格式保存这个rdd文本文件到额外存储空间。 从另一个程序加载数据到这个parquet存储空间的数据帧。 点击这里你可以看到下面这段截取代码的完整源码。
org.apache.spark.sql.functions._ - step5、保存结果数据 先保存到MySQL表中 再保存到CSV文件 无论是编写DSL还是SQL，性能都是一样的...服务 - jdbc 代码 - beeline命令行，编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展...，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset...Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。
Spark 与 DataFrame 前言 在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...(data) 分别打印 Schema 和 DataFrame，可以看到创建 DataFrame 时自动分析了每列数据的类型 df.printSchema() ''' root |-- Category...除了手动创建 DataFrame 之外，更常见的是通过读取文件，可以通过 spark.read 方法来实现，你也可以指定 options 添加额外选项。...写数据 write 的使用方法与 read 相同，可以通过 format 指定写入的格式，默认为 csv，也可以通过 options 添加额外选项。...Pandas Dataframe，然后在保存为 csv 文件 # Convert a Pandas-on-Spark Dataframe into a Pandas Dataframe df.toPandas
Python中的PySpark入门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。...以下是安装PySpark的步骤：安装Java：Apache Spark是用Java编写的，所以您需要先安装Java。您可以从Oracle官方网站下载Java并按照说明进行安装。...解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...学习PySpark需要掌握Spark的概念和RDD（弹性分布式数据集）的编程模型，并理解如何使用DataFrame和Spark SQL进行数据操作。...这可能导致一些功能的限制或额外的工作来实现特定的需求。
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非 空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
Spark基本概念 Spark的理论较多，为了更有效地学习Spark，首先来理解下其基本概念。 Application Application指的就是用户编写的Spark应用程序。...简而言之，Spark Application 是使用 Spark API 编写的程序，而 Spark Driver 是负责运行该程序并与集群管理器协调的进程。...，默认 1G —driver-java-options 传给 driver 的额外的 Java 选项 —driver-library-path 传给 driver 的额外的库路径 —driver-class-path...Complete 每当有更新时，将流 DataFrame/Dataset 中的所有行写入接收器。 Update 每当有更新时，只将流 DataFrame/Dataset 中更新的行写入接收器。...Structured Streaming 支持多种输出接收器，包括文件接收器、Kafka 接收器、Foreach 接收器、控制台接收器和内存接收器等。
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...尝试了按列名依次计算获取非 空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G
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