Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
（一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200+，分区数据量大小不均，数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程，埋点日志输入Kafka，由Flume采集到HDFS，再经由天级Spark ETL任务，落表入Hive。任务凌晨开始运行，数据处理阶段约1h，Load阶段1h+，整体执行时间为2-3h。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
不管是做平台的，还是做应用的，都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”，虽然是大家的自嘲，但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
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。
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点：
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点：
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
spark2版本： object SparkCoreTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 使用sparksession来创建对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkCoreTest") val spark: SparkSession = SparkSession.builder().conf
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
ML pipeline提供了一组统一的高级API，它们构建在 DataFrame之上，可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。 一 重要概念 1.1 管道中的主要概念 MLlib对机器学习算法的API进行了标准化，使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，a DataFrame具有可以存
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块.
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。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。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api。今天小强和大家一起揭开Spark SQL背后DataFrame和Dataset的面纱。
本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。最后还会介绍DF有哪些限制。
作者｜梁堰波 感谢“明略数据”的投稿，只要是“干货”大数据文摘就愿意发表，也欢迎各位读者参与评论，点击文末右下角“写评论”即可。 在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
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。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。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。本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark， 是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
介绍 越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark
越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理，提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中，从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍，峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前，他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效，具体地，我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark DataFrame。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作，它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读者，Spark DataFrame是一个近似的概念，即允许用户轻松地使用结构化数据（如数据表）。
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
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。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。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
在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。我们之前用过Python的Pandas库，也大致了解了DataFrame，这个其实和它没有太大的区别，只是调用的API可能有些不同罢了。
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems，目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab，该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab，诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch joins）等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，通过 checkpoint 和 WAL，系统确保端到端的 exactly-once。简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。
Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
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