昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
在大数据分析中，窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后，求组内数据topN的需求，如果没有窗口函数，实现这样一个需求还是比较复杂的，不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能，今天我们就来学习下如何在spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用Structured Streaming从Kafka中实时读取数据，然后将结果实时写入到Iceberg中。
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
This code takes in a list of cols and their values EG :
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
在join操作中，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
熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易，直接以字典形式指定就好了，pyspark中就不同了，摸索了一下，可以使用如下方式增加
Tokenizer分词 进行文本分析前，对文本中句子进行分词我们处理的第一步。大家都是Spark的机器学习库分为基于RDD和基于DataFrame的库，由于基于RDD的库在Spark2.0以后都处于维护状态，我们这里讲的分词就是基于Spark的Dataframe的。主要是讲解两个类Tokenizer和RegexTokenizer的使用。 1 首先准备数据 导包 import org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, Tokenizer} import or
1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算， 满足条件的才算，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。 （就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件）
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
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（Schema），这就可以利用类似 SQL 的语言来进行数据访问。
对时间序列的index进行resample是很常见的操作。比如，按日、周、月、季度统计用户新增、活跃、累计等，就需要对用户表进行resample操作。 pandas 的resample函数可以轻松地对时间序列数据进行重采样，并按照一定的频率聚合数据。但是因为spark中没有index的概念，所以做起来并不容易。
Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：
PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements
Sparkify 是一个音乐流媒体平台，用户可以获取部分免费音乐资源，也有不少用户开启了会员订阅计划（参考QQ音乐），在Sparkify中享受优质音乐内容。
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
本文主要介绍了RFM模型，以及使用pyspark实现利用RFM模型对用户分层的简单应用~让大家对RFM有一个更深刻的认识
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）、LOAD（加载） 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
因为业务需要（项目技术栈为 spark 2+ ），七八月份兴冲冲从学校图书馆借了书，学了 scala + spark ，还写了不少博文，其中有几篇被拿来发推送：Scala，一门「特立独行」的语言！、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ...
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。后来进入阿里工作，特征处理基本上使用PAI 可视化特征工程组件+ODPS SQL，复杂的话才会自己写python处理。最近重新学习了下pyspark，笔记下如何使用pyspark做特征工程。
Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤：
Item2vec 是基于自然语言处理模型 Word2vec 提出的，所以 Item2vec 要处理的是类似文本句子的观影序列：
Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。
我这里提供一个pyspark的版本，参考了大家公开的版本。同时因为官网没有查看特征重要性的方法，所以自己写了一个方法。本方法没有保存模型，相信大家应该会。
数据可以查看github：https://github.com/MachineLP/Spark-/tree/master/pyspark-ml
本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning（https://github.com/databricks/spark-deep-learning）项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
客户那边通过一个“时间范围筛选”控件来动态修改图表的数据。其很多指标的计算逻辑类似于：
Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。
数据是当今分析世界的宝贵资产。在向最终用户提供数据时，跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。在 SCD 的类型中，我们将特别关注类型 2（SCD 2），它保留了值的完整历史。每条记录都包含有效时间和到期时间，以标识记录处于活动状态的时间段。这可以通过少数审计列来实现。例如：生效开始日期、生效结束日期和活动记录指示器。让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计。
在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
银行需要面对数量不断上升的欺诈案件。随着新技术的出现，欺诈事件的实例将会成倍增加，银行很难检查每笔交易并手动识别欺诈模式。RPA使用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。例如，如果在短时间内进行了多次交易， RPA会识别该账户并将其标记为潜在威胁。这有助于银行仔细审查账户并调查欺诈行为。
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中，我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
SQL页面展示了作业执行Spark SQL的情况, 它会按SQL层面展示一条SQL在Spark中如何解析并执行的。
这篇文章我们来讲讲，如何使用pyspark为推荐模型做特征工程。同样的，我们将使用movielens数据集，我们需要进行Sample Label、Movie Features生成以及User Features的生成、最后再split Train&Test Samples。
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道，国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。 相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。 通过上一篇介绍效果测试的文章大家可以知道，目前已经有现成库帮我们去计算模型的评估指标，老实讲去计算这些指标没有一点难度，甚至可以说没什么技术含量，懂 python 的人都可以做。但是真正难的，是如何收集到符合场景要求的数据以及如何保证这些数据的质量，就连用 AI 测试 AI 这个方法，也需要先收集到符合要求的数据才能训练出可以用来测试的模型。 所以虽然我们是在测试 AI，但实际上我们掌握的最多的技能却是数据处理相关的，比如 spark, flink，opencv，ffmpeg 等等。 所以这一篇，我来科普一下在项目中，我们是如何处理数据的。
前天晚上，被拉群，给了一批慢任务，严重影响体验，任务运行时长如下图，有的任务跑了一天，还没跑完，该怎么着手优化呢？
使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ：
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java，可以适用于任何Java涉及的应用场景，除了常见的信息管理系统，还能用于WebServer、Android项目、游戏开发，通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言，实践中主要用于后端大数据处理，其他类型的项目中很少出现，通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言，实践与初衷一致，前后端的数据处理、大小数据处理都很适合，应用场景相对聚焦，通用性不如Kotlin。
ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。
在构建本地数据中心的时候，出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性，以及对Impala SQL和Spark的支持，很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈。但是由于Kudu对本地存储的依赖，导致无法支持的数据高可用和弹性扩缩容，以及社区的逐渐不活跃，越来越多的用户，开始迁移到云上的Trino / Spark + Hudi 技术栈，本文通过一个实际的例子，来看一下迁移过程中发生的代码的重构和数据的迁移。
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