Spark联合vs使用spark中的lit添加列_从现有列添加Spark中的列_在spark中添加expr中的列 - 腾讯云开发者社区

02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...：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...仍然构造一个类似于前述数据的Spark中的DataFrame，数据如下： ?...03 小结本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的

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使用spark对hive表中的多列数据判重

本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

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使用Spark读取Hive中的数据

使用Spark读取Hive中的数据 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的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...配置spark 拷贝hive-site.xml至$SPARK_HOME下，然后再其中添加下面的语句： hive.metastore.uris

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spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

spark的rdd中数据需要添加自增主键，然后将数据存入数据库，使用map来添加有的情况是可以的，有的情况是不可以的，所以需要使用以下两种中的其中一种来进行添加。...zipWithIndex def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。...4)) zipWithUniqueId def zipWithUniqueId(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下：每个分区中第一个元素的唯一...ID值为：该分区索引号，每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数) 看下面的例子： scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq("...A","B","C","D","E","F"),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[44] at makeRDD

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学习这门语言两个月了，还是卡在了加减乘除这里...

、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ... 但实际操作起来，还是遇到不少问题。...spark 中 dataframe 的某一列数取为。...spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...首先，如果我想使用列 x ，我不可以直接 "x" ，因为这是一个字符串，我需要调用隐式转换的函数值得注意的是， spark 是你的 SparkSession 实例。...我们要做的就是把 1 变成一个 col ：苦苦查阅资料后，我找到了 lit 方法，也是在 org.apache.spark.sql.functions 中。最终的方案如下。

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pyspark之dataframe操作

1 green 5 2 yellow 6 3 red 3 4 brown 5 5 pink 4 dataframe的一些使用...，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length').show() color_df.select...import lit color_df.withColumn('newCol', lit(0)).show() # dataframe转json,转完是个rdd color_df.toJSON()....方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...lit df1.withColumn('newCol', lit(0)).show() 13、行的最大最小值 # 测试数据 df=[(1,1000),(2,2000),(3,3000),(4,4000

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Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...spark=SparkSession.builder.appName(‘delimit’).getOrCreate() 上面的命令帮助我们连接到spark环境，并让我们使用spark.read.csv...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。

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数据分析EPHS(6)-使用Spark计算数列统计值

前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。...对应的统计结果如下： ? 在介绍之前，我还是想先说明一点，这一篇只是想先带大家体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，咱们会在后面的文章中详细介绍。...随后，直接使用max和min函数就可以，想要输出多个结果的话，中间用逗号分开，而使用as给聚合后的结果赋予一个列名，相当于sql中的as： import spark.implicits._ df.agg...需要注意的一点是，这里和hive sql是有区别的，在hive sql中，stddev函数代表的是总体标准差，而在spark sql中，stddev函数代表的是样本标准差，可以查看一下源代码： ?...因此修改的方法是： ? 使用lit方法创建了一个全为0或者全为1的列，使得减号左右两边类型匹配。

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java case when用法_sql case when 嵌套

于是想：对于Spark(客户用的是2.4.x版本)， Spark会不会把这种只有一个WHEN分支的 CASE WHEN 语句优化为IF语句呢？...虽然我感觉更适合放在优化器中做，不过直接修改 CaseWhen 这个类的 doGenCode() 可能简单直接！..., when(”x” < 0.5, lit(1)).otherwise(lit(0))).agg(sum( val resultB = df.withColumn(“r”, expr(“if(x < 0.5...旧版本中 IF 比 CaseWhen 要快很多 (30秒 vs 56秒) 虽然没有为Spark贡献成，但是也了解到了Spark 3.0的一些细节优化已经可以解决现在的一些实际问题了，Spark 3.0.1...值得期待应用到产品中！

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

因为Spark自己也可以使用Python，虽然有性能的上的损耗（据说>30%）,但是终究是能跑起来。...This will trigger it: df2.collect() 在这里，通过tensorframes 我可以对spark dataframe里列使用tensorflow来进行处理。...2、其次是多个TF模型同时训练，给的一样的数据，但是不同的参数，从而充分利用分布式并行计算来选择最好的模型。 3、另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？...导入进来后，添加python framework的支持，然后把根目录下的python目录作为source 目录，接着进入project structured 添加pyspark 的zip（一般放在spark...spark-deep-learning使用的是spark 2.1.1 以及python 2.7 ，不过我的环境是spark 2.2.0, python 3.6。

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

因为Spark自己也可以使用Python，虽然有性能的上的损耗（据说>30%）,但是终究是能跑起来。...This will trigger it: df2.collect() 在这里，通过tensorframes 我可以对spark dataframe里列使用tensorflow来进行处理。...其次是多个TF模型同时训练，给的一样的数据，但是不同的参数，从而充分利用分布式并行计算来选择最好的模型。另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？...导入进来后，添加python framework的支持，然后把根目录下的python目录作为source 目录，接着进入project structured 添加pyspark 的zip（一般放在spark...spark-deep-learning使用的是spark 2.1.1 以及python 2.7 ，不过我的环境是spark 2.2.0, python 3.6。

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使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #2：深入分析

深入分析 1）为什么不使用spark ml直接推荐？...其一，工程和学术做trade-off的结果，在model serving过程中对几百万个候选集逐一跑一遍模型的时间开销显然太大了，因此在通过Elasticsearch最近邻搜索的方法高效很多，复杂度nlogn...vs logn。...其二，可以添加丰富灵活的query，直接对候选集进行多维度的过滤操作。比如：杭州地区（地点）20年代（年龄）用户喜欢的火锅店（品类）。...2） implicit vs explicit 显式反馈的目标函数 image.png 隐式反馈的目标函数 image.png 隐式反馈的数据场景远远多于显式反馈，spark.ml.recommender.ALS

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使用PySpark迁移学习

它提供了易于使用的API，可以在极少数代码行中实现深度学习。...它使用Spark强大的分布式引擎来扩展大规模数据集的深度学习。...以下示例将Spark中的InceptionV3模型和多项逻辑回归组合在一起。...加载图片数据集（从0到9）包含近500个手写的Bangla数字（每个类别50个图像）。在这里使用目标列手动将每个图像加载到spark数据框架中。...模型训练在这里，将Spark中的InceptionV3模型和逻辑回归结合起来。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

因为只是使用Python，仅需点击“Notebook”模块中的“Launch”按钮。 Anaconda导航主页为了能在Anaconda中使用Spark，请遵循以下软件包安装步骤。...，用“when”添加条件，用“like”筛选列内容。...5.2、“When”操作在第一个例子中，“title”列被选中并添加了一个“when”条件。...('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列对于新版DataFrame API...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。

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sparksql udf自定义函数中参数过多问题的解决

在进行spark sql数据库操作中，常常需要一些spark系统本身不支持的函数，如获取某一列值中的字符串。如要获取　“aaaakkkkk”中的第4－第8个字符。...才发现这里面由于UDF的原因，在任何函数中这个数字本身是不认的，因此需要加上lit()的命令才可以。...df.withColumn("column22", sqlfunc(col("column1"), lit(1), lit(3))//只有这样才可以实现。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...fraction = x, where x = .5，代表抽取百分比 — 1.5 按条件筛选when / between — when(condition, value1).otherwise(value2)联合使用...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark

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从 Apache Kudu 迁移到 Apache Hudi

Java API原来直接写入Kudu的，现在改成写入Kafka 2. 添加Spark Streaming读取Kafka数据并写入Hudi的部分 3....初始数据的批量迁移，使用EMR 中Spark读取CDH 平台上的Kudu表，写入Hudi表 2....将Kudu表的增量数据写入Kafka, 使用 EMR中Spark读取Kafka数据，写入Hudi表 3. 对聚合表启动实时计算 4....这是因为从Kudu读出的数据，不包含precombine key导致的，可以在代码中添加一个字段作为precombine key, 值可以取当前的时间。 4.3.3....如果Kudu没有使用Partition, 这个错会出现在Spark 2.4.8 (EMR 5.35.0) 中。

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Structured API基本使用

和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...= [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用..."upSal",$"sal"+1000) // 基于固定值新增列 df.withColumn("intCol",lit(1000)) 2.3 删除列 // 支持删除多个列 df.drop("comm",

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...权重采样选择权重值列，假设权重值列为班级，样本A的班级序号为2，样本B的班级序号为1，则样本A被采样的概率为样本B的2倍。...，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集 SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本欠采样 spark 数据采样...._ val testDF = testDS.toDF DataFrame 转 DataSet： // 每一列的类型后，使用as方法（as方法后面还是跟的case class，这个是核心），转成Dataset

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

aws使用awscli进行上传下载操作。本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...下面重点介绍使用spark 作为工具和其他组件进行交互（数据导入导出）的方法 ES 对于spark 的相关支持做的非常好，https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch.../hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java 的，所以下面我们给出python 的demo 代码 dataframe 及环境初始化初始化...pyspark.sql import functions df = df.withColumn('customer',functions.lit("腾讯用户")) 使用udf 清洗时间格式及数字格式...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

使用spark对hive表中的多列数据判重

使用Spark读取Hive中的数据

spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

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使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #2：深入分析

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