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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....3| |9|18|1| +-+--+-+ In [3]: freq = df.stat.freqItems(["a", "b", "c"], 0.4) 给定上面的DataFrame, 下面的代码找到每个列显示出现次数占总的

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17张图带你彻底理解Hudi Upsert原理

这里要注意如果我们配置的是全局类型的索引，map 中的key 值是 HoodieKey 对象中的recordKey。因为全局索引是需要保证所有分区中的主键都是唯一的，避免不同分区数据重复。...其原理是计算RecordKey的hash值然后将其存储到bitmap中去，key值做hash可能出现hash 碰撞的问题，为了较少hash 值的碰撞使用多个hash算法进行计算后将hash值存入BitMap...索引实现类调用tagLocation开始查找索引记录存在哪个parquet 文件中，步骤如下 1.提取所有的分区路径和主键值，然后计算每个分区路径中需要根据主键查找的索引的数量。...4.根据Rdd 中RecordKey 进行数据匹配查找数据属于那个parqeut 文件中，对于RecordKey查找只有符合最大值和最小值范围才会去查找布隆过滤器中的bitmap ，RecordKey小于最小值找左子树...Spark 内存索引当前是用来测试的索引。 2.4.7 索引的选择 普通索引：主要用于非分区表和分区不会发生分区列值变更的表。当然如果你不关心多分区主键重复的情况也是可以使用。

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BAT大数据面试题及答案

URL的次数 B、某个URL某天被访问的总次数 实时思路是：使用Logstash + Kafka + Spark-streaming + Redis + 报表展示平台 离线的思路是：Logstash...找一台内存在 2G 左右的机器，依次对用 hash_map(query, query_count)来统计每个query 出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。...这样，我们就可以采用 trie 树/hash_map等直接来统计每个 query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。...然后将这 40 亿个数分成两类: 1.最高位为 0 2.最高位为 1 并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数=20 亿（这相当于折半了）； 与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找...再然后把这个文件为又分成两类: 1.次最高位为 0 2.次最高位为 1 并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数=10 亿（这相当于折半了）； 与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找

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在所有Spark模块中，我愿称SparkSQL为最强！

又由不同的Rules构成，每个Rule又有自己相对应的处理函数。...注意，不同Rule的使用次数不同(Once FixedPoint)。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...Row Group里所有需要的列的Cloumn Chunk都读取到内存中，每次读取一个Row Group的数据能够大大降低随机读的次数，除此之外，Parquet在读取的时候会考虑列是否连续，如果某些需要的列是存储位置是连续的...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推

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2022年最强大数据面试宝典（全文50000字，强烈建议收藏）

Hive索引的机制如下： hive在指定列上建立索引，会产生一张索引表（Hive的一张物理表），里面的字段包括：索引列的值、该值对应的HDFS文件路径、该值在文件中的偏移量。...重复次数可以是以下三种：required(只出现1次)，repeated(出现0次或多次)，optional(出现0次或1次)。...RDD 的 value 是一个 Pair 的实例，这个实例包含两个 Iterable 的值，第一个值表示的是 RDD1 中相同 KEY 的值，第二个值表示的是 RDD2 中相同 key 的值。...原因：对于特别复杂的 Spark 应用，会出现某个反复使用的 RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。...时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。

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SparkMLLib中基于DataFrame的TF-IDF

如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 用统计学语言表达，就是在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...log表示对得到的值取对数。 TF-IDF 数学表达式 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。...三 Spark MLlib中的TF-IDF 在MLlib中，是将TF和IDF分开，使它们更灵活。 TF： HashingTF与CountVectorizer这两个都可以用来生成词频向量。

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Spark性能测试报告与调优参数

列式存储会更加高效，因为读取一个Parquet文件时，需要完全读取Footer的meatadata，Parquet格式文件不需要读取sync markers这样的标记分割查找。...7、发现我们的数据基本没有分库，最好分一下库，如果以后多个部门使用，那么在default中进行各部门数据的梳理生成，最终生成到不同的库中，防止数据杂乱无章。...11、CPU瞬时的使用率大概在100-200%左右，最高持续6秒，随后降至百分之2%左右 12、并发极端的情况还未完全测试，但以spark的原理，倘若第一个任务没有占满spark的总并发数，那么另一个任务将会在这些空闲的...14、spark.task.maxFailures 10 这个参数的作用主要是在task失败的情况之下，重试的次数，超过这个次数将会kill掉整个job 这种情况比如网络IO fetch数据失败等情况。...17、spark.kryoserializer.buffer.max 数据传输序列化最大值，这个通常用户各服务器之间的数据传输，这里给到最大10g 18、spark.default.parallelism

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Hive 和 Spark 分区策略剖析

在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...另外，Hive的分区概念也可以用于数据分桶，分桶是将表中的数据划分为固定数量的桶，每个桶包含相同的行。 而与Hive不同的是，Spark的分区是将数据分成小块以便并行计算处理。...我们可以假设每个磁盘的平均读写吞吐量约为100MB/s，而这两种不同的磁盘分布，它们对应的带宽和IOPS，具体详情如下表所示： 5.2 通过设置参数来优化性能 在Hadoop集群中，每个数据节点为每个卷运行一个卷扫描器...分区与输出文件数量的比率； 碰撞率：(date,rand)的Hash值发送冲突的Spark分区的百分比； 严重冲突率：同上，但是此键上的冲突次数为3或者更多。...范围分区器根据某些给定键的顺序在Spark分区之间进行拆分行，但是，它不仅仅是全局排序，而且还拥有以下特性： 具有相同散列的所有记录将在同一个分区中结束； 所有Spark分区都将有一个最小值和最大值与之关联

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Apache Spark大数据处理 - 性能分析（实例）

这比内存中处理要慢得多，而且在这里经常出现性能瓶颈。 在理论上 分区 为了跨集群分配工作并减少每个节点的内存需求，Spark将数据分割为称为分区的更小的部分。...这将减少向单个分区倾斜的影响，并允许更好地匹配cpu的调度。 一个常见的建议是每个CPU有4个分区，但是与Spark性能相关的设置非常依赖于具体情况，因此这个值应该与给定的场景进行微调。...当转换需要来自其他分区的信息时，比如将列中的所有值相加，就需要这样做。Spark将从每个分区收集所需的数据，并将其合并到一个新的分区中，可能是在不同的执行程序上。 ?...在这种情况下，之所以会发生这种情况，是因为调用repartition将同一键的所有值移动到同一执行程序上的同一个分区中。这里的关键是isWeekend是一个布尔值，这意味着只有两个分区将使用数据填充。...Spark不能在其内部优化中考虑到这一点，因此提供了198个没有数据的其他分区。如果我们有超过两个可用的执行程序，它们将只接收空分区，并且在整个过程中都是空闲的，这将极大地减少集群的总吞吐量。

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大数据面试题整理

3-37）两个文件合并的问题 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？     ...,e a,a,c,f c,c,a,d    * 计算第四列每个元素出现的个数    */ def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf...IP 2)出现在b.text而没有出现在a.text的IP 3)每个user出现的次数以及每个user对应的IP的个数 代码如下： 1）各个文件的ip数 package cn.bigdata import.../*  * 每个user出现的次数以及每个user对应的ip数  */ object Demo4 {   def main(args: Array[String]): Unit = {     val...（响应时间小于3s） A、某个用户某天访问某个URL的次数 B、某个URL某天被访问的总次数 实时思路是：使用Logstash + Kafka + Spark-streaming + redis + 报表展示平台

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spark面试题目_面试提问的问题及答案

是一个Pair的实例,这个实例包含两个Iterable的值,第一个值表示的是RDD1中相同KEY的值,第二个值表示的是RDD2中相同key的值.由于做cogroup的操作,需要通过partitioner...列族的设计原则：尽可能少（按照列族进行存储，按照region进行读取，不必要的io操作），经常和不经常使用的两类数据放入不同列族中，列族名字尽可能短。...这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3)对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hashmap，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4)可以得到1024个小文件中的出现次数最多的...这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。...方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(具体参考前面的题)。

1.5K20

2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的​​​​​​​共享变量

---- 共享变量 在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...可以通过调用sc.broadcast(v)创建一个广播变量，该广播变量的值封装在v变量中，可使用获取该变量value的方法进行访问。 ​​​​​​​...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。...实现功能：  第一、过滤特殊字符 非单词符合存储列表List中 使用广播变量广播列表  第二、累计统计非单词符号出现次数 定义一个LongAccumulator累加器，进行计数 示例代码： package...{SparkConf, SparkContext} /**  * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数  * -a.

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NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

该漏斗通常被描绘为从上至下逐渐变窄的宽顶，每个阶段代表客户旅程中的不同阶段。 客户漏斗的阶段通常包括： 认知：这是客户旅程的第一阶段，客户对产品或服务有所认识。...它有两个组成部分： 词频（TF）：衡量一个词在文档中出现的频率。它通过将一个词在文档中出现的次数除以该文档中的总词数来计算。...它有两个目标：降低常用词（如“the”和“is”）的权重，提高独特和不常用词的权重。它通过将总文档数除以包含该词的文档数来计算。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。...然后，可以通过将总文档数除以每个事件类型的出现次数来计算逆文档频率。

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HBase实战 | HBase在人工智能场景的使用

这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点： 大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处； 稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大...目前总共有近62W个人脸组，每个组的人脸张数范围为 1 ~ 1W不等，每个组里面会包含同一个人不同形式的人脸数据。...HBase 方案 上面的设计方案有两个问题： 原本属于同一条数据的内容由于数据本身大小的原因无法存储到一行里面，导致后续查下需要访问两个存储系统； 由于MySQL不支持动态列的特性，所以属于同一个人脸组的数据被拆成多行存储...针对上面两个问题，我们进行了分析，得出这个是 HBase 的典型场景，原因如下： HBase 拥有动态列的特性，支持万亿行，百万列； HBase 支持多版本，所有的修改都会记录在 HBase 中； HBase...但是如果直接采用开源的 Spark 读取 HBase 中的数据，会对 HBase 本身的读写有影响的。

1.2K30

四万字长文 | Spark性能优化实战手册（建议收藏）

// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已， //rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。...以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。...比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...JavaPairRDD sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1); // 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已， //rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。...以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。...比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...JavaPairRDD sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1); // 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已， //rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。...以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。...比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...JavaPairRDD sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1); // 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。

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万字Spark性能优化宝典（收藏版）

// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已， //rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。...以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。...比如下图中，倒数第三列显示了每个task的运行时间。...如下示例，我们可以先对pairs采样10%的样本数据，然后使用countByKey算子统计出每个key出现的次数，最后在客户端遍历和打印样本数据中各个key的出现次数。...JavaPairRDD sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1); // 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。

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哈希表（散列表）原理详解

这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...Hash的应用 Hash主要用于信息安全领域中加密算法，它把一些不同长度的信息转化成杂乱的128位的编码,这些编码值叫做Hash值....散列冲突：不同的关键字经过散列函数的计算得到了相同的散列地址。 好的散列函数=计算简单+分布均匀（计算得到的散列地址分布均匀） 哈希表 哈希表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。...我这里通过依次查找26个英文字母的小写计算的出了总的查找次数。显然，当总的查找次数/查找的总元素数越接近1时，哈希表更接近于一一映射的函数，查找的效率更高。...如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。

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