将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...例如如下 dataframe : +----+---+ | s| d| +----+---+ |abcd|123| | asd|123| +----+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并...groupby 去实现就好，spark 里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行，而这里的 concat_ws 合并缺很奇怪，官方文档的实例为： >>> df...from pyspark.sql.functions import collect_list # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \...'),('xyz','123')], ['s', 'd']) df.show() df.groupBy("d").agg(collect_list('s').alias('newcol')).show(
前言 Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。...相当于flatMap 其中一个输入这种概念不好理解，而Spark3.0.0官方文档2说明了是对数据行进行操作，与数据列无关： Similar to Spark UDFs and UDAFs, Hive...Spark UDF使用场景（排坑） Spark UDF/UDAF/UDTF 可实现复杂的业务逻辑。...但是，在Spark DS中，如列裁剪、谓词下推等底层自动优化无法穿透到UDF中，这就要求进入UDF内的数据尽可能有效。...userDs.groupBy("userid").agg Dataset userFilterDs = userDs.groupBy("userid") .agg(collect_list
优势是文件和hadoop api中的MapFile是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...，并且能跳过不必要的列读取； 4、ORCFile 存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。...1）倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。 ...条件，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积 20、行列过滤 列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。...行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。 21、并行执行 Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。
(countDistinct("deptno")).show() 1.4 approx_count_distinct 通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值，这时可以使用 approx_count_distinct...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...计算两列的皮尔逊相关系数、样本协方差、总体协方差。...(这里只是演示，员工编号和薪资两列实际上并没有什么关联关系) empDF.select(corr("empno", "sal"), covar_samp("empno", "sal"),covar_pop...._ val ds = spark.read.json("file/emp.json").as[Emp] // 10.使用内置 avg() 函数和自定义函数分别进行计算
1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。...④ count distinct 大量相同特殊值:count distinct 时，将值为空的情况单独处理，如果是计算 count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加 1。...优势是文件和 hadoop api 中的 MapFile 是相互兼容的 3、RCFile 存储方式：数据按行分块，每块按列存储。...结合了行存储和列存储的优点：首先，RCFile 保证同一行的数据位于同一节点，因此元组重构的开销很低；其次，像列存储一样，RCFile 能够利用列维度的数据压缩，并且能跳过不必要的列读取； 4、ORCFile...存储方式：数据按行分块 每块按照列存储。
数据倾斜解决方案 MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的，以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜，Spark数据倾斜也可以此为参照。 1....当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...解决方案： 如果key字段既有string类型也有int类型，默认的hash就都会按int类型来分配，那我们直接把int类型都转为string就好了，这样key字段都为string，hash时就按照string...from student group by s_age collect_list：将分组中的某列转为一个数组返回。...但是对于collect_list这类要求全量操作所有数据的中间结果的函数来说，明显起不到作用，反而因为引入新的作业增加了磁盘和网络I/O的负担，而导致性能变得更为低下。
API 和 SQL 写的逻辑，会被Spark优化器Catalyst自动优化成RDD，即便写得不好也可能运行得很快（如果是直接写RDD可能就挂了哈哈）。...API 这里我大概是分成了几部分来看这些APIs，分别是查看DataFrame的APIs、简单处理DataFrame的APIs、DataFrame的列操作APIs、DataFrame的一些思路变换操作...的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置列或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy # 根据某几列进行聚合，如有多列用列表写在一起，如 df.groupBy...，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和age，那么这个函数返回的聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby...("age") # groupby(all) # 四个聚合结果的union all 的结果 df1 = df.filter(df.name !
functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...( "id" , "idx" ) — 2.3 过滤数据— #####过滤数据（filter和where方法相同）： df = df.filter(df['age']>21) df = df.where(...，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值...该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 ...互转 Pandas和Spark的DataFrame两者互相转换： pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame
order group by dealid; 当只有一个distinct字段时，如果不考虑Map阶段的Hash GroupBy，只需要将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出key...数据倾斜解决方案 MapReduce和Spark中的数据倾斜解决方案原理都是类似的，以下讨论Hive使用MapReduce引擎引发的数据倾斜，Spark数据倾斜也可以此为参照。...当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...确实无法减少数据量引发的数据倾斜 在一些操作中，我们没有办法减少数据量，如在使用 collect_list 函数时： select s_age,collect_list(s_score) list_score...from student group by s_age collect_list：将分组中的某列转为一个数组返回。
而为了实现这一目的，Spark团队推出SQL组件，一方面满足了多种数据源的处理问题，另一方面也为机器学习提供了全新的数据结构DataFrame（对应ml子模块）。...SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...groupby和groupBy是互为别名的关系，二者功能完全一致。...：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选
Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。...但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。 6）select。选择特定查询结果，详见Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式。 7）distinct。...SQL中还有另一个常用查询关键字Union，在Pandas和Spark中也有相应实现： Pandas：concat和append，其中concat是Pandas 中顶层方法，可用于两个DataFrame
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...# use write df.write.csv('hdfs://spark1:9000/data/test.csv') 写数据时，也可以先将 Pandas-on-Spark Dataframe 转化为...() 根据字段进行 group by 操作 # 按 Category 进行分类，求每类的平均值 df.groupby('Category').mean().show() ''' +--------+--...('Value') # 排序 df.filter(df['Value'] > 100) # 过滤指定数据 df.withColumnRenamed('Value', 'Value_new'
从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan...")).show(); df.groupBy("age").avg().show();都可以 这里如果要把groupBy之后的结果转换成一个Dataframe需要另一个函数转换一下，比如 count...df.withColumn("aa",df("name")).show(); 具体例子： 产看表格数据和表格视图 4.jpg 获取指定列并对齐进行操作 5.jpg 这里注意，这里的$”field”表示类型是...column 6.jpg 根据条件进行过滤 7.jpg 首先是filter函数，这个跟RDD的是类同的，根据条件进行逐行过滤。
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。...另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。...上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。...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。
Transformation操作是指不会立即执行的一系列操作，只有当遇到Action操作时才会触发Spark进行数据的计算和处理。...在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。连接、联合：join()和union()。...选择和过滤：使用select()方法来选择特定列或重命名列。使用where()和filter()方法来过滤数据。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。...模型调优：在模型调优时需要注意过拟合和欠拟合问题，另外通过并行化训练、优化内存使用等手段提高Spark训练模型的效率。
以name分区、日期排序计算，每行数据增一列，即连续两天的消费总额也就是前一行和当前行聚合。...这里做的索引应该只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。 Row Data：存的是具体的数据，先取部分行，然后对这些行按列进行存储。...select * from emp; 2、Hive建表优化 分区表 分桶表 合适的文件格式 3、HQL语法优化 3.1 列裁剪和分区裁剪 在生产环境中，会面临列很多或者数据量很大时，如果使用select...Hive在读取数据时，可以只读取查询中所需要的列，忽视其他的列，这样做可以节省读取开销（中间表存储开销和数据整合开销） 列裁剪：在查询时只读取需要的列。 分区裁剪：在查询中只读取需要的分区。...= 100000 # 开启数据倾斜时，进行负载均衡 set hive.groupby.skewindata = true 当开启数据负载均衡时，生成的查询计划会有2个MRJob。
前言 之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。...第一个是pyspark的套路，import SDL的一些组件，构建一个spark session： # -*- coding: UTF-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession...接着，有一些NLP特有的操作了，我们需要对某些内容进行分词 ，同时将他们转化为数字序列（比如RNN就需要这种），并且把数字和词还有向量的对应关系给出。分词现在默认采用的是jieba。...我们假设做的是一个二分类问题，到目前为止，我们还没有分类字段，为了简单起见我随机填充了分类，利用前面的办法，自定义一个UDF函数，添加了一个like_or_not_like 列。...最后返回df的时候，过滤掉去胳膊少腿的行。
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