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Spark读取和存储HDFS数据

本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS数据,主要包含四方面的内容:将RDD写入HDFS、读取HDFS文件、将HDFS文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文代码均在本地测试通过,实用环境时MAC安装Spark本地环境。...3、读取HDFS文件 读取HDFS文件,使用textFile方法: val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...4、将HDFS文件添加到Driver 有时候,我们并不想直接读取HDFS文件,而是想对应文件添加到Driver,然后使用java或者ScalaI/O方法进行读取,此时使用addFile和get...我们首先使用getFileSystem获取了hdfs文件系统路径信息,从而避免了上面的错误。

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Spark读写HBase之使用Spark自带API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

数据优化:Bulk Load 以上写数据过程将数据一条条插入到Hbase,这种方式运行慢且在导入过程占用Region资源导致效率低下,所以很不适合一次性导入大量数据,解决办法就是使用 Bulk...Bulk Load 实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现,通过 Job 直接生成一个 HBase 内部 HFile 格式文件,用来形成一个特殊 HBase 数据表,然后直接将数据文件加载到运行集群...与使用HBase API相比,使用Bulkload导入数据占用更少CPU和网络资源。 接下来介绍在spark如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 。...清洗需要存放到 HFile 数据,rowKey 一定要排序,否则会报错: // java.io.IOException: Added a key not lexically larger than...参考文章: Spark读取Hbase数据 使用Spark读取HBase数据Spark通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase

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Pandas数据转换

axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...实际与 One-Hot(狂热编码)是一回事。 ⭐️方法摘要 这里列出了一些常用方法摘要。...Series每个字符串 slice_replace() 用传递值替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat...常用到函数有:map、apply、applymap。 map 是 Series 特有的方法,通过它可以对 Series 每个元素实现转换。...大家如果感觉可以的话,可以去做一些小练习~~ 【练习一】 现有一份关于字符串数据集,请解决以下问题: (a)现对字符串编码存储人员信息(在编号后添加ID列),使用如下格式:“×××(名字):×国人

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Spark常用算子合集】一文搞定spark常用转换与行动算子

,SparkSQL,SparkStreaming等,Spark专栏地址.欢迎小伙伴们订阅 常用算子合集 Spark算子概述 转换算子与行动算子区别于联系 常见转换算子汇总 map算子 flatMap...RDD 创建一个新 RDD,这也使得RDD之间存在了血缘关系与联系 2.Action(动作算子) 执行各个分区计算任务, 结果返回到 Driver 特点 1.Spark 中所有的 Transformations...都会重新计算, 转换算子与行动算子区别于联系 转换算子是spark一种操作,用于从一个RDD转换成另一个RDD,它可以被用来创建新RDD,也可以被用来转换已有的RDD。...常见转换算子汇总 map算子 Map 将RDD数据进行以一对一关系转换成其他形式 输入分区与输出分区一对一 collect: 收集一个弹性分布式数据所有元素到一个数组,便于观察 适用于小型数据...它与map算子区别在于,map算子只是将一行数据拆分成一个元素,并将其放在新集合, 而flatMap算子可以将一行数据拆分成多个元素,并将所有元素放在一个新集合

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tcpip模型是第几层数据单元?

在网络通信世界,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信基石,它定义了数据在网络如何被传输和接收。其中,一个核心概念是数据单元层级,特别是“”在这个模型位置。...在这一层数据被封装成,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端设备。那么,是什么呢?可以被看作是网络数据传输基本单位。...当高层(如传输层和应用层)数据通过TCP/IP模型向下传输时,每到达一个新层级,都会有新头部信息被添加到数据。当数据达到网络接口层时,它被封装成,准备通过物理网络进行传输。...这些库在更高层次抽象了网络通信细节,使开发者可以更专注于构建应用程序逻辑,而不必深入到具体处理。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器消息。虽然这个例子数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型网络接口层正通过来传输这些数据

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使用Spark读取Hive数据

使用Spark读取Hive数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce执行速度是比较慢,一种改进方案就是使用Spark来进行数据查找和运算。...还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark数据源,用Spark来读取HIVE数据数据仍存储在HDFS)。...通过这里配置,让Spark与Hive数据库建立起联系,Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive数据,可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...上面的查询语句中,tglog_aw_2018是数据库名,golds_log是表名。配置HIVE并写入数据,可以参考这两篇文章: 1. linux安装和配置Hive 2.

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Spark数据平台都能做什么?

Paxata是一家应用机器学习技术处理大数据难题初创公司。公司致力于将数据科学家和业务分析师从数据准备工作解放出来,使他们能够专注于数据分析工作。...最新发布Paxata平台将能为后端工具准备更大规模种类更多数据。该软件搭配无模型、内存管道处理器和基于Spark分布式处理引擎HDFS使用。...为了提高数据准备工作自动化能力,Paxata采用了机器学习和语义检索能力。这能帮助数据科学家和业务分析师处理数据转换等相关工作。...Bardoliwalla表示,PaxataSpring 15平台支持使用RESTAPI工具集数据提取。“如果使用可视化工具之前还要花大量时间准备数据,那也太不友好了。”...见36大数据Spark数据平台都能做什么?

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...| 编译 Oboe 源码 ) 博客中介绍了 如何导入 Oboe 函数库到项目中 , 本博客在导入 Oboe 函数库基础 , 进行 Oboe 播放器功能开发 ; 在 【Android 高性能音频】...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 展示了一个 完整 Oboe 播放器案例 ; 一、音频概念 ---- 代表一个 声音单元 , 该单元...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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Python数据类型转换

Python 类型转换 Python 数据类型转换可以分为: 隐式类型转换 - 自动完成 显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换 隐式类型转换 在隐式类型转换,Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型...以下实例,我们对两种不同类型数据进行运算,较低数据类型(整数)就会转换为较高数据类型(浮点数)以避免数据丢失。...实例我们对两个不同数据类型变量 num_int 和 num_flo 进行相加运算,并存储在变量 num_new 。...同样,新变量 num_new 是 浮点型(float),这是因为 Python 会将较小数据类型转换为较大数据类型,以避免数据丢失。...Python 在这种情况下无法使用隐式转换。但是,Python 为这些类型情况提供了一种解决方案,称为显式转换。 显示类型转换 在显式类型转换,用户将对象数据类型转换为所需数据类型。

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数据 | Spark实现基础PageRank

吴军博士在《数学之美》深入浅出地介绍了由Google佩奇与布林提出PageRank算法,这是一种民主表决式网页排名技术。...但问题是,如何获得X1,X2,X3,X4这些网页权重呢?答案是权重等于这些网页自身Rank。然而,这些网页Rank又是通过链接它网页权重计算而来,于是就陷入了“鸡与蛋”怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同Rank初始值,然后利用迭代方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章延伸阅读,有更详细算法计算,有兴趣同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数矩阵计算,佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛。当两次迭代获得结果差异非常小,接近于0时,就可以停止迭代计算。...《数学之美》中提到:“一般来讲,只要10次左右迭代基本就收敛了。”

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python数据清洗时间转换

Python python数据清洗时间转换 最近在爬取微博和B站数据作分析,爬取过程首先遇到是时间转换问题 B站 b站时间数据是是以时间戳 我们可以直接转换成我们想要格式 time.localtime...()把时间戳转换成标准struct_time 然后再time.strftime()格式化想要格式 time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(i.get('created...'))) 看下效果 微博 微博抓取数据时间戳 还自带时区 我们可以用time.strftime函数转换字符串成struct_time,再用time.strftime()格式化想要格式 import...%j 年内一天(001-366) %p 本地A.M.或P.M.等价符 %U 一年星期数(00-53)星期天为星期开始 %w 星期(0-6),星期天为 0,星期一为 1,以此类推。...%W 一年星期数(00-53)星期一为星期开始 %x 本地相应日期表示 %X 本地相应时间表示 %Z 当前时区名称 %% %号本身 本站文章除注明转载/出处外,均为本站原创

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Python数据类型转换

基本类型转换 python3与python2通用函数: int('123456',10) # 转换为指定进制整数 hex(123456) # 整数转换为16进制串,转换后类型为字符串 bin(123)...'.decode('hex') # ascii码转换为对应字符串 特别注意:python3比python2多了个字节数据类型,python3字节专用函数: # 字符串转字节 bytes('str',...pythonstruct库 在程序,输入多个字符可以被当作一个 WORD 或者 DWORD 甚至 QWORD 类型进行运算,运算结果放到内存再逐字节取出来!...简言之,就是能把所使用数据转换成在内存存储形式 常用到一些格式字符 b char 1 B uchar 1 h short 2 H ushort 2 i int 4 I uint 4 l long...binascii库 在 python2 中有encode('hex')函数可以快速将字符串转换为对应 ascii 码16进制数,在 python3 只有借助binascii才能实现类似功能!

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Spark 在大数据地位 - 中级教程

Spark可运行于独立集群模式,或者运行于Hadoop,也可运行于Amazon EC2等云环境,并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源。...Spark最大特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存,大大减少了IO开销 Spark提供了多种高层次、简洁API,通常情况下,对于实现相同功能应用程序,Spark代码量要比Hadoop少2-...一个进程,负责运行任务,并为应用程序存储数据; 应用:用户编写Spark应用程序; 任务:运行在Executor工作单元; 作业:一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD各种操作; 阶段:...Spark各种概念之间关系 在Spark,一个应用(Application)由一个任务控制节点(Driver)和若干个作业(Job)构成,一个作业由多个阶段(Stage)构成,一个阶段由多个任务(Task...另一方面,企业已经有许多现有的应用,都是基于现有的Hadoop组件开发,完全转移到Spark需要一定成本。

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excelhtml批量转化为pdf文件,如何将大量Excel转换成PDF?

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 大家都知道Excel表,最怕别人修改了,尤其是数据。一旦修改,可能就会有麻烦。那如何是好呢?...1、创建PDF文件 a、打开需转成PDF文件,譬如本例表格:成本数据 b、单击工具栏“文件”标签,点击“保存并发送”命令 c、 文件类型单击“创建PDF/XPS”选项,点击“创建PDF/XPS”...方法二: smallpdfer转换批量表格excel转换成PDF操作流程: 1.我们打开smallpdf转换器,选择左边菜单栏【excel转PDF】操作。...(图)smallpdfer转换excel转pdf文件操作流程-3 4.在smallpdfer转换,选择完了之后,点击【开始转换】。当然啦,电脑性能不好,自然不会很快啦。...其实很多时候我们生活工作需要一些技巧或者辅助工具,这样我们才能时时优于他人。

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Python数据类型转换函数和数据类型转换重要性

学习Python转换数据类型前期主要学习目标有两个,一是数据类型转换必要性,二是数据类型转换常用方法。 一、转换数据类型作用(必要性) 先用一个问题来讲解一下为什么要学习转换数据类型?...问题:input()接收用户输入数据都是字符串类型,如果用户输入8,想得到整型该怎么样操作?...回答:转换数据数据类型即可,也就是把字符串转换成整型 二、转换数据类型函数 在Python学习我们可以借助Python中转换数据类型函数来转换,但是这类函数有很多,所以挑选重要知识点来讲解,但凡是比较重要我都会加粗标记出来...将对象x转换为字符串 repr(x) 将对象x转换成表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列s转换为一个元组 list(s)...x转换为一个八进制字符串 快速体验数据类型转换 """ 大致步骤: 1. input输入一个数字 2.

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数据技术之_19_Spark学习_04_Spark Streaming 应用解析 + Spark Streaming 概述、运行、解析 + DStream 输入、转换、输出 + 优化

4.4 DStream 转换 DStream 原语与 RDD 类似,分为 Transformations(转换)和 Output Operations(输出)两种,此外转换操作还有一些比较特殊原语...举个例子,在之前 wordcount 程序,我们只会统计1秒内接收到数据单词个数,而不会累加。   无状态转化操作也能在多个 DStream 间整合数据,不过也是在各个时间区间内。...当 DStream 数据要被多次计算时,这个非常有用(如在同样数据多次操作)。...而数据或者 RDD 检查点甚至在使用了状态转换基础函数也是必要。 出于这些原因,检查点机制对于任何生产环境流计算应用都至关重要。...4.9.3 工作节点容错 为了应对工作节点失败问题,Spark Streaming 使用与 Spark 容错机制相同方法。所有从外部数据收到数据都在多个工作节点备份。

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