因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...，常用的方法多达7种，在这方面似乎灵活性相较于Pandas中DataFrame而言具有更为明显的优越性。
其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...它定义了来自一个或多个的聚合。级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。
2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...Bothseq任意字符,(逗号)分隔符Bothheadertrue, falsefalse文件中的第一行是否为列的名称。...ReadmaxColumns任意整数20480声明文件中的最大列数ReadmaxCharsPerColumn任意整数1000000声明一个列中的最大字符数。...指定是否应该将所有值都括在引号中，而不只是转义具有引号字符的值。...createTableOptions写入数据时自定义创建表的相关配置createTableColumnTypes写入数据时自定义创建列的列类型 数据库读写更多配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org
MATLAB的算术运算有两种不同类型：1）矩阵算术运算；2）阵列算术运算。 MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。...A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。-减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。...可以从任意大小的矩阵中减去一个标量。*矩阵乘法；是一个更精确的矩阵A和B的线性代数积， 矩阵乘法对于非纯量A和B，列一个数必须等于B.标量可以乘以一个任意大小的矩阵的行数。.*数组的乘法；A....如果A是一个n*n的矩阵，B是一个n组成的列向量，或是由若干这样的列的矩阵，则X = AB 是方程 AX = B ，如果A严重缩小或者几乎为单数，则显示警告消息。.数组左除法；A....B是元素B（i，j）/A（i，j）的矩阵。A和B必须具有相同的大小，除非其中一个是标量。 ^矩阵的幂。X^P是X到幂P，如果p是标量；如果p是一个整数，则通过重复平方计算功率。
公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...2 MLlib的数据结构 2.1 本地向量(Local vector) 具有整数类型和基于0的索引和双类型值 本地向量的基类是Vector，我们提供了两个实现：DenseVector 和 SparseVector...)数据形式，其中这个y就是标签,X是特征向量 标签数据也是一样,我们看一下这个代码 LabeledPoint(1.0,Vectors.dense(1.0,2.0,3.0)) 2.3 本地矩阵 本地矩阵具有整数类型的行和列索引和双类型值...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。
公告：基于DataFrame的API是主要的API 基于MLlib RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，spark.mllib包中基于RDD的API已进入维护模式。...2 MLlib的数据结构 2.1 本地向量(Local vector) 具有整数类型和基于0的索引和双类型值 本地向量的基类是Vector，我们提供了两个实现：DenseVector 和 SparseVector...数据形式，其中这个y就是标签,X是特征向量 标签数据也是一样,我们看一下这个代码 LabeledPoint(1.0,Vectors.dense(1.0,2.0,3.0)) 2.3 本地矩阵 本地矩阵具有整数类型的行和列索引和双类型值...MLlib支持密集矩阵，其入口值以列主序列存储在单个双阵列中，稀疏矩阵的非零入口值以列主要顺序存储在压缩稀疏列（CSC）格式中 与向量相似,本地矩阵类型为Matrix , 分为稠密与稀疏两种类型。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。
什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始，DF开始被定义为指定到列的数据集（Dataset）。...DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的data frame 。可以说是一个具有良好优化技术的关系表。DataFrame背后的思想是允许处理大量结构化数据。...在Scala和Java中，我们都将DataFrame表示为行数据集。在Scala API中，DataFrames是Dataset[Row]的类型别名。...DataFrame是一个按指定列组织的分布式数据集合。它相当于RDBMS中的表. ii. 可以处理结构化和非结构化数据格式。例如Avro、CSV、弹性搜索和Cassandra。...Spark中DataFrame的缺点 Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则不能操作数据 一旦将域对象转换为Data frame ，则域对象不能重构
6.1.1 主要概念(Main concepts in Pipelines) 6.1.1.1 DataFrame 此ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集，它可以包含各种数据类型...例如，DataFrame可以具有存储文本，特征向量，真实标签和预测的不同列. 它较之 RDD，包含了 schema 信息，更类似传统数据库中的二维表格。它被 ML Pipeline 用来存储源数据。...DataFrame 可以被用来保存各种类型的数据，如我们可以把特征向量存储在 DataFrame 的一列中，这样用起来是非常方便的。...机器学习可以应用于各种数据类型，例如矢量，文本，图像和结构化数据。 此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...DataFrame支持许多基本和结构化类型, 除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可以使用ML Vector类型。
机器学习是一个求解最优化问题的过程。老师教学生，学生举一反三，考试成绩是学习效果的预测。 分类：人脸识别判断性别 聚类 ：发掘相同类型的爱好和兴趣。...物以类聚人以群分 回归： 预测分析价格 分类与回归的区别 分类是类别的离散的，回归的输出是连续的，性别分类的结果只能是{男，女}集合中的一个，而回归输出的值可能是一定范围内的任意数字，未来房价的走势...这种方式给我们提供了更灵活的方法，更符合机器学习过程的特点，也更容易从其他语言迁移。Spark官方推荐使用spark.ml。...如果新的算法能够适用于机器学习管道的概念，就应该将其放到spark.ml包中，如：特征提取器和转换器。...开发者需要注意的是，从Spark2.0开始，基于RDD的API进入维护模式（即不增加任何新的特性），并预期于3.0版本的时候被移除出MLLib。因此，我们将以ml包为主进行介绍。
利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
这使得可以使用 Spark SQL 直接查询 CarbonData 文件，从而提供更快、更高效的查询结果。 支持全局字典编码 此功能有助于压缩表中的公共列，从而提高过滤查询的性能。...全局字典编码通过用整数代理键替换高基数字符串值来减小数据的大小。这会减少磁盘 IO 操作，从而加速查询执行。...每个 Blocklet 都包含一系列按列组织的列页面。 页：页级别是实际数据存储的位置。这些页面中的数据经过编码和压缩，从而提高数据检索效率。...列式存储格式： Apache CarbonData 中的数据以列式格式存储，这意味着数据集中每一列的值存储在一起，而不是逐行存储。这会带来更好的压缩效果，因为列中的值通常相似。...同时，Blocklet级索引和数据存储在一起，减少查询过程中的I/O操作。 字典编码： 为了优化具有高基数的字符串类型列，CarbonData 使用全局字典。
这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成Schema 2.5.1 使用反射获取Schema（Inferring the Schema Using Reflection）...此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。...一致化规则如下： 这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。...7 Reference 7.1 Data Types Spark SQL和DataFrames支持的数据格式如下： 数值类型 ByteType: 代表1字节有符号整数....DecimalType: 表示任意精度的有符号十进制数。内部使用java.math.BigDecimal.A实现。 BigDecimal由一个任意精度的整数非标度值和一个32位的整数组成。
，同时具有列存压缩比高，支持按列查询访问等优势，用于3个月以上的长期日志存储。...B、Spark 入湖任务，读取1小时的 HDFS 分钟级日志 + ETL + 入湖。任务入湖采用 overwrite 模式，一次写入一个小时的完整数据，保证任务的幂等性。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...（目前已经超过1000列，还在持续增加中），并且顶级列只有21个，所以是一个复杂的嵌套类型的表结构。...B、表的Schema中有很多字段是嵌套类型的，但是在Spark 2.X版本对嵌套类型的谓词下推和列剪枝支持的不是很好，在实际的查询中发现读了很多不必要的数据。
数字类型包括： ByteType：代表一个字节的整数，范围是 -128 到 127¹²。 ShortType：代表两个字节的整数，范围是 -32768 到 32767¹²。...BigDecimal 由一个任意精度的整型非标度值和一个 32 位整数组成¹²。 字符串类型包括： StringType：代表字符字符串值。 二进制类型包括： BinaryType：代表字节序列值。...DataFrame DataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表，具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型，每一行都是一条记录。...它们都提供了丰富的操作，包括筛选、聚合、分组、排序等。 它们之间的主要区别在于类型安全性。DataFrame 是一种弱类型的数据结构，它的列只有在运行时才能确定类型。...这意味着，如果你试图对一个不存在的列进行操作，或者对一个列进行错误的类型转换，编译器就会报错。 此外，DataSet 还提供了一些额外的操作，例如 map、flatMap、reduce 等。
3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...利用快照查询时，copy-on-write表类型仅公开最新文件切片中的基/列文件，并保证相同的列查询性能。...与Spark的深度集成可能是最好的特性，事实上，它是唯一一个具有Spark SQL特定命令（例如：MERGE），它还引入了有用的DML，如直接在Spark中更新WHERE或DELETE WHERE。...CarbonData是市场上最早的产品，由于物化视图、二级索引等先进的索引，它具有一定的竞争优势，并被集成到各种流/AI引擎中，如Flink、TensorFlow，以及Spark、Presto和Hive...因此，胜负仍是未知之数。 下表从多个维度总结了这三者。需要注意的是，本表所列能力仅突出2020年8月底的能力。 特性对比表 ? 社区现状 ? ? ?
数字类型包括：ByteType：代表一个字节的整数，范围是 -128 到 127¹²。ShortType：代表两个字节的整数，范围是 -32768 到 32767¹²。...BigDecimal 由一个任意精度的整型非标度值和一个 32 位整数组成¹²。字符串类型包括：StringType：代表字符字符串值。二进制类型包括：BinaryType：代表字节序列值。...DataFrameDataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表，具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型，每一行都是一条记录。...它们都提供了丰富的操作，包括筛选、聚合、分组、排序等。它们之间的主要区别在于类型安全性。DataFrame 是一种弱类型的数据结构，它的列只有在运行时才能确定类型。...这意味着，如果你试图对一个不存在的列进行操作，或者对一个列进行错误的类型转换，编译器就会报错。此外，DataSet 还提供了一些额外的操作，例如 map、flatMap、reduce 等。
Image Schema 读取的数据会生成一个DF，该DF就一列列名字叫做 image。...mode：整数标志，提供有关如何解释数据字段的信息。它指定数据存储的数据类型和通道顺序。希望（但不强制）字段的值映射到下面显示的OpenCV类型之一。...希望三（4）个通道OpenCV类型为BGR（A）顺序。 OpenCV中的类型到数字的映射（数据类型x通道数） ? data：以二进制格式存储的图像数据。...图像数据表示为具有尺寸形状（高度，宽度，n通道）和由schema字段指定的类型t的数组值的三维阵列。该数组以row-major顺序存储。...预计三（4）个通道OpenCV类型为BGR（A）顺序 案例 对于有监督学习，可以用label作为分区列，目前label仅仅支持数字类型。 ?
◆ 即使用决策树生成算法生成的决策树模型过于复杂,对未知数据的泛化能力下降,即出现了过拟合现象 ◆ 过拟合是因为树的结构过于复杂,将树的结构精简,就能够减轻过拟合现象,即决策树的剪枝 ◆ 决策树从叶节点开始递归地向根节点剪枝...例如，DataFrame可以具有存储文本，特征向量，真实标签和预测的不同列. 它较之 RDD，包含了 schema 信息，更类似传统数据库中的二维表格。它被 ML Pipeline 用来存储源数据。...DataFrame 可以被用来保存各种类型的数据，如我们可以把特征向量存储在 DataFrame 的一列中，这样用起来是非常方便的。...机器学习可以应用于各种数据类型，例如矢量，文本，图像和结构化数据。 此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...DataFrame支持许多基本和结构化类型, 除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可以使用ML Vector类型。
，重点针对广告日志 Protobuf 格式数据的多嵌套层级做了定制优化，同时具有列存压缩比高，支持按列查询访问等优势，用于3个月以上的长期日志存储。...B、Spark 入湖任务，读取1小时的 HDFS 分钟级日志 + ETL + 入湖。任务入湖采用 overwrite 模式，一次写入一个小时的完整数据，保证任务的幂等性。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...（目前已经超过1000列，还在持续增加中），并且顶级列只有21个，所以是一个复杂的嵌套类型的表结构。...B、表的Schema中有很多字段是嵌套类型的，但是在Spark 2.X版本对嵌套类型的谓词下推和列剪枝支持的不是很好，在实际的查询中发现读了很多不必要的数据。
用中学数学的观点看，就是下方的方程组无解，每行都有a、b、c中的两个未知数，无论怎么消元都解不出，所以无法恢复。 再看busty抗突发丢包的编码方式，和前面一样先写出编码的式子。...是否有一种方法，丢失任意m个包都可恢复呢？ - RSFEC矩阵方式 - 前面说过，要想恢复数据，矩阵需要可逆，而范德蒙矩阵具有这样良好的性质，删除任意行列得到的方阵都是可逆的。...先关注表格中红框的三列，其他两列后面介绍。得到8个多项式后，我们定义一种多项式运算。 使用代数基本规则的普通多项式运算。比如x+x=2x，x*x=x^2。...我们知道整数中比如a模b就是a减去整倍数个b，使最终结果小于b就行，同理，这里可以将x^3+1减去prime polynomial x^3+x+1，得到-x，系数模2得到x，对应的二进制是010，十进制是...- 总结 - 总结下RSFEC用到的两个核心技术，第一个是利用范德蒙矩阵任意子方阵可逆的性质，允许丢失任意m个包。
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