大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是：
在Quora上,大数据从业者经常会提出以下重复的问题：什么是数据工程（Data Engineering）？ 如何成为一名数据科学家（Data Scientist）？ 什么是数据分析师（Data Analyst）？
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 Fayson在2018年的1月26日介绍了《CDH5.14和CM5.14的新功能》，今天6月15日，Cloudera正式发布了CDH5.15。从5.14到5.15，差不多等待了4个半月的时间，本次更新比以往晚了快2个月的时间。当然Cloudera在中间发布了CDH6的Beta版，参考《Cloudera En
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。
我们可以通过交易数据接口以非常低的延迟获得全球各个比特币交易市场的每一笔比特币的成交价，成交额，交易时间。
假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。
PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
本文介绍了SparkSQL的使用方法和基本概念，包括DataFrame、SQLQuery、ReadWrite、Example等。同时，还介绍了HiveQL和Hive的常见操作。
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
### 本地代码flink streaming读取远程环境的kafka的数据，写入远程环境的HDFS中； public static void main(String[] args) throws Exception { // set up the streaming execution environment final StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEn
随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点：
Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。
Cloudera于7月31日宣布正式发布CDH6.3，此版本提供了许多新功能，改进了可用性，性能提升以及对更现代的Java和身份管理基础设施软件的支持(Free IPA)。
/spark/examples/src/main/python/streaming
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的
事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一家金融科技公司，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是：
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
数据输入源 Spark Streaming中的数据来源主要是 系统文件源 套接字流 RDD对列流 高级数据源Kafka 文件流 交互式环境下执行 # 创建文件存放的目录 cd /usr/loca/spark/mycode mkdir streaming cd streaming mkdir logfile cd logfile # 对这个子目录进行数据监控 from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingCo
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to big
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享，介绍了Hudi产生的背景及设计，现在看来也很有意义。
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP（联机事务分析）需求设计的，常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平台、语言无关的，这使得它的适用性很广，只要相关语言有对应支持的类库就可以用；
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
在使用python做大数据和机器学习处理过程中，首先需要读取hdfs数据，对于常用格式数据一般比较容易读取，parquet略微特殊。从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以)：
首先，大家可以理解为k8s已经解决一切了，我们spark,ray都跑在K8s上。但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算，我们依然希望留给Yarn，尤其是还涉及到数据本地性，然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的)，避免k8s和HDFS有大量数据交换。
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