'] = "/Users/play/software/spark" # 绝对路径 # sys.path.append("/Users/play/software/spark/python") # print... os.environ['SPARK_HOME'] from pyspark import SparkContext, SparkConf # Initialize SparkContext # sc ...= SparkContext('local') conf = SparkConf().setAppName("The GMV Sum BeiBei") conf.set('spark.logConf',... = sum(num) # sum(money) / float(len(money)) sale_money_sum = sum(money) # SPU 每小时销售额>0的商品个数 spu_sale...lst) set1 = reduce(set.union, [set(x) for x in spu_sale.values()]) spu_sale_sum = len(set1) # 商品去重后的总数
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
文章简介 今天分享一下MySQL中的sum函数使用。...该函数已经成为大家操作MySQL数据库中时常用到的一个函数，这个函数统计满足条件行中指定列的和，想必肯定大家都知道了，本身就没什么讲头了，这篇文章主要是通过几个小案例深入了解一下该函数，以及在做MySQL...上面几句是MySQL官方文档的一个功能描述。这里翻译一下大致的意思是什么。 返回expr表达式的和。如果没有返回行数，则返回NULL。这里的DISTINCT是为了去掉表达式expr中的重复值。...对窗口函数不熟悉的，可以去了解一下MySQL中的窗口函数。 函数解释 在使用该函数时，我们应该思考一下，该函数是如何统计表达式中的和呢？可能有的程序员会想，这个函数直接去统计满足条件中所有行的总和。...这里举个例子，在一个订单表中满足条件的有10行数据，我们需要统计订单中的总价，sum的初始值是0，在匹配到第一行时，订单价格是10，此时sum就变成10，匹配到第二行，订单价格是20，这时候sum就是30
假如矩阵A是n*n的矩阵 A.sum（）是计算矩阵A的每一个元素之和。 A.sum(axis=0)是计算矩阵每一列元素相加之和。 A.Sum(axis=1)是计算矩阵的每一行元素相加之和。
(二) 删除不必要更改的类型 很多时候错误的原因在于改变数据类型的时候出错，尤其是在提升标题等动作后会自动生成，如图2所示。...在此函数中，使用的列排序都是常量，而不是变量，如果只想让成绩这个字段根据所需要的位置进行插入，用变量的方式最好，只需要在列的名称上进行改变。...这个时候可以利用此类操作函数的第3个参数来避免产生错误。正常的删除是没有问题的，如图9所示。 ? 如果常量参数填写错误，则就会出错，如图10所示。 ?...但是如果下次的数据比本次所拆分的更多，那在刷新时就无法进行同步更新，就会出错。此时最好的做法就是把数据拆分成行，这样就能避免固定的列的限制，如图15这样的操作。 ?...如果仔细观察，在合并非文本列的时候，操作都是一样的，但是在公式中会对原有的表格中需要合并的列进行格式转换，所以要合并的列不管是不是文本格式，都可以预先给转换成文本格式，这样在后续的合并中就不会出错。
在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。...Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。...mergeValue实则就是将原RDD的元素追加到CompactBuffer中，即将追加操作(+=)视为合并操作。
一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置...Spark运行的环境参数。...（reduce里面需要具体的逻辑，根据里面的逻辑对相同分区的数据进行计算） java代码： package com.spark.spark.actions; import java.util.Arrays
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。...checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。 二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。...job执行完之后，spark会从finalRDD从后往前回溯。...2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 ...对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job（回溯完成之后重新开的job）只需要将内存中的数据（cache缓存好的checkpoint那个点的数据）拷贝到HDFS
sum是python中一个很实用的函数，但是要注意它的使用，我第一次用的时候，就把它这样用了： 1 s = sum(1,2,3) 结果就悲剧啦 其实sum()的参数是一个list 例如： 1...2 sum([1,2,3]) sum(range(1,11)) 还有一个比较有意思的用法 1 2 3 4 a = range(1,11) b = range(1,10) c = sum...([item for item in a if item in b]) print c 输出： 1 现在对于数据的处理更多的还是numpy。...没有axis参数表示全部相加，axis＝0表示按列相加，axis＝1表示按照行的方向相加 [python] view plain copy print?...np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=0) >>> a array([2, 2, 5]) >>> a.shape (3,) >>> a=np.sum(
，Spark大咖们在写这部分给了特别多的文字。...后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。...Spark上面注释很详细，很值得对揣摩几次的。
Spark中cache和persist的区别 1.RDD持久化简介 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。...数据将会在第一次 action 操作时进行计算，并缓存在节点的内存中。...Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。...在 shuffle 操作中（例如 reduceByKey），即便是用户没有调用 persist 方法，Spark 也会自动缓存部分中间数据。...5.删除数据 Spark 自动监控各个节点上的缓存使用率，并以最近最少使用的方式（LRU）将旧数据块移除内存。
RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的，提供了一中抽象的数据结构，不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。
count COUNT()函数里面的参数是列名的的时候,那么会计算有值项的次数。...（NULL 不计入， 但是''值计入） COUNT(*)可以计算出行数，包括null COUNT（1）也可以计算出行数，1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含...NULL值 COUNT(条件表达式)，不管记录是否满足条件表达式，只要非NULL就加1 ，所以一般都count(id=1 or null) sum sum()参数是列名的时候，计算列名的值的相加，不是统计有值项的总数...sum(id=2) 当参数是表达式的时候，统计满足条件的行数 注： 上面id指列名，=后面的代表值 本文参考：MySQL中sum和count用法总结，如需转载请注明出处
theme: smartblue 在SQL中，SUM函数是用于计算指定字段的总和的聚合函数。...语法通常如下： SELECT SUM(column_name) AS total_sum FROM table_name; 然而，在使用SUM函数时，对于字段中的NULL值，需要特别注意其处理原则，以确保计算结果的准确性...函数作用字段所有匹配记录均为NULL的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中均为NULL，那么SUM函数的结果也会是NULL。...SUM函数作用字段存在非NULL值的情况 如果SUM函数作用的字段在所有匹配的记录中存在任意一条数据不为NULL，那么SUM函数的结果将不会是NULL。...适用范围： SUM函数主要用于对数值型数据的求和，不适用于非数值型数据。 后续内容文章持续更新中… 近期发布。
一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。...Stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage...备注：图中几个理解点： 1、Spark的pipeLine的计算模式，相当于执行了一个高阶函数f3(f2(f1(textFile))) !+!+!...所以这也是比Mapreduce快的原因，完全基于内存计算。 2、管道中的数据何时落地：shuffle write的时候，对RDD进行持久化的时候。 3. ...、如何提高stage的并行度：reduceBykey(xxx,numpartiotion),join(xxx,numpartiotion) 测试验证pipeline计算模式 import org.apache.spark.SparkConf
zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的个数必须相同。...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始） 组合成（K,V）对 * @author root * */ public class Operator_zipWithIndex {...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号
持久化在早期被称作缓存（cache），但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中，但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去（比操作系统默认的磁盘交换性能高很多）。...当然，也可以选择不使用内存，而是仅仅保存到磁盘中。所以，现在Spark使用持久化（persistence）这一更广泛的名称。...默认情况下，RDD只使用一次，用完即扔，再次使用时需要重新计算得到，而持久化操作避免了这里的重复计算，实际测试也显示持久化对性能提升明显，这也是Spark刚出现时被人称为内存计算的原因。...持久化的方法是调用persist()函数，除了持久化至内存中，还可以在persist()中指定storage level参数使用其他的类型。...storage level参数 storage level 说明 MEMORY_ONLY 默认的持久化级别，只持久到内存中（以原始对象的形式），需要时直接访问，不需要反序列化操作。
Spark中的Scheduler scheduler分成两个类型。一个是TaskScheduler与事实上现，一个是DAGScheduler。...实例生成 TaskScheduler实例生成： scheduler实例生成，我眼下主要是针对onyarn的spark进行的相关分析， 在appmaster启动后，通过调用startUserClass()...启动线程来调用用户定义的spark分析程序。...传入的第一个參数为appmastername(master),可传入的如:yarn-cluster等。 在用户定义的spark分析程序中。生成SparkContext实例。...defthis(sc:SparkContext) = this(sc,sc.conf.getInt(“spark.task.maxFailures”,4)) 生成TaskScheduler中的SchedulerBackend
Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法； 目录：...，它将数据聚集到预先设定的N个簇中； KMeans作为一个预测器，生成一个KMeansModel作为基本模型； 输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol...KMeans().setK(2).setSeed(1) model = kmeans.fit(dataset) # Evaluate clustering by computing Within Set Sum...of Squared Errors. wssse = model.computeCost(dataset) print("Within Set Sum of Squared Errors = " +...：所有数据点开始都处在一个簇中，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
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