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PySpark之RDD入门最全攻略！

join运算可以实现类似数据库的内连接，将两个RDD按照相同的key值join起来，kvRDD1与kvRDD2的key值唯一相同的是3，kvRDD1中有两条key值为3的数据（3,4）和（3,6），而...join的结果是（3，（4,8）） 和（3，（6，8））： print (kvRDD1.join(kvRDD2).collect()) 输出为: [(3, (4, 8)), (3, (6, 8))] 左外连接...使用leftOuterJoin可以实现类似数据库的左外连接，如果kvRDD1的key值对应不到kvRDD2，就会显示None print (kvRDD1.leftOuterJoin(kvRDD2).collect...cartesian（两个RDD进行笛卡尔积运算） 基本RDD“动作”运算 first（取第一条数据），take（取前几条数据），takeOrdered（排序后取前N条数据），统计函数 Key-Value...join（内连接两个KDD），leftOuterJoin（左外连接两个KDD），rightOuterJoin（右外连接两个RDD），subtractByKey（相当于key值得差集运算） Key-Value

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接集合操作

---- Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接/集合操作 文章目录 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接/集合操作 1.join-连接 1.1. innerjoin...-内连接 1.2. leftOuterJoin-左连接 1.3. rightOuterJoin-右连接 1.4. fullOuterJoin-全连接 1.5 cogroup 1.6 cartesian...1.join-连接 对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录，因此需要操作键值对...join(rdd_2) print(rdd_join_test.collect()) #output [('USA', ((1,2,3), (9,9,9)))] 1.2. leftOuterJoin-左连接...这个就是笛卡尔积，也被称为交叉连接，它会根据两个RDD的所有条目来进行所有可能的组合。

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Oracle连接查询，彻底搞懂外连接（左外连接&右外连接）

2的每一条数据连接，因此结果会有4*9=36条数据 2.内连接：根据指定的连接条件进行连接查询，因此满足连接条件的数据才会出现在结果集。...两个表进行内连接查询时，先找到表1的第一条记录，然后从头到尾扫描表2，将符合连接条件的记录与表1第一条记录连接成结果； 当表2扫描一遍后，再从表1的第二条记录开始，从头到尾扫描表2，将符合连接条件的与表...与右侧表emp 10号部门的员工记录 满足连接条件，因此加入结果集； 左侧表dept 20号部门的记录 与右侧表emp 20号部门的员工记录 不满足连接条件，但该查询为左连接，因此会把左侧表dept20...与左侧表dept 10号部门的记录 满足连接条件，因此加入结果集； 右侧表emp 20号部门的员工记录 与左侧表dept 20号部门的记录 不满足连接条件，但该查询为右连接，因此会把右侧表emp 20...【下图为dept emp(+)】（左外连接） 【左外连接】在内连接基础上，将连接操作符左侧表不符合连接条件的记录加入结果集中，右侧表则用null填充。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

groupby/groupBy：分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...这也是一个完全等同于SQL中相应关键字的操作，并支持不同关联条件和不同连接方式，除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外，还支持Hive中的半连接，可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union.../unionAll：表拼接 功能分别等同于SQL中union和union all，其中前者是去重后拼接，而后者则直接拼接，所以速度更快 limit：限制返回记录数 与SQL中limit关键字功能一致 另外...；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas中的drop_duplicates...函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop：删除指定列 最后，再介绍DataFrame

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PySpark ML——分布式机器学习库

最后用一个小例子实战对比下sklearn与pyspark.ml库中随机森林分类器效果。 ? 01 ml库简介 前文介绍到，spark在核心数据抽象RDD的基础上，支持4大组件，其中机器学习占其一。...02 pyspark.ml库主要模块 相比于sklearn十八般武器俱全，pyspark.ml训练机器学习库其实主要就是三板斧：Transformer、Estimator、Pipeline。...无论是基于RDD数据抽象的MLlib库，还是基于DataFrame数据抽象的ML库，都沿袭了spark的这一特点，即在中间转换过程时仅记录逻辑转换顺序，而直到遇有产出非结果时才真正执行，例如评估和预测等...03 pyspark.ml对比实战 这里仍然是采用之前的一个案例（武磊离顶级前锋到底有多远？），对sklearn和pyspark.ml中的随机森林回归模型进行对比验证。...基于测试集对多分类结果预测准确率进行评估，得到结果对比如下： ? spark机器学习中的随机森林分类器准确率 ?

1.5K20

MySQL数据库学习之两情相悦

MySQL语法的执行数序： (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6...多表联查 多表联查需要使用join联表，使用on指定联表条件，如果不指定联表条件，会产生交叉连接，生成笛卡尔积连接分为内链接和外连接 内连接(inner join)：显示左表和右表共同的数据 外连接分为左外连接...、右外连接和全外连接 右外连接(right join)：优先显示右表的数据，左表不存在的使用NULL填充左外连接(left join)：优先显示左表的数据，右表不存在的使用NULL填充 MySQL默认不支持全外连接...，可以使用union关键字进行关联 union all：连接左表和右表的记录，不会去重，会显示所有数据，没有数据的使用NULL填充union：连接左表和右表的记录，然后进行去重 子查询：把一个查询语句的结果当作另外一个查询语句的条件...exists关键字子查询：一个查询语句的返回布尔值的结果(True/False)，条件为True运行另外一个查询语句，如果为False则不运行，not exists与exists用法相反

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

所谓记录，类似于表中的一“行”数据，一般由几个字段构成。记录，是数据集中唯一可以区分数据的集合，RDD 的各个分区包含不同的一部分记录，可以独立进行操作。...惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...)：操作RDD并返回一个 新RDD 的函数； 行动操作(Actions ) :操作RDD, 触发计算, 并返回 一个值 或者 进行输出 的函数。...可能导致shuffle的操作包括： repartition和coalesce等重新分区操作， groupByKey和reduceByKey等聚合操作（计数除外）， 以及cogroup和join等连接操作...命令简介 ②.Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession ③.Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上） ④Pyspark学习笔记（四）

3.7K30

MySQL初级篇（二）

1---从第一条开始的查询n条数据select 字段 from 表名称 limit 数据量;---从起始数+1开始查询n条数据select 字段 from 表名称 limit 起始数，偏移量;123452.4...外连接以某张表为主，取出里面的所有记录，然后每条与另外一张表进行连接，不管能不能匹配上条件，最终都会保留。...1---外连接分为两种left join：左外连接，以左表为主左表 left join 右表 on 左表.字段=右表.字段right join：右外连接，以右表为主左表 right join 右表 on...左表.字段=右表.字段注意：限定条件使用on关键字123456783.2 内连接内连接[inner] join：从左表中取出每一条记录，去右表中与所有的记录进行匹配，匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果...1左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;注意：内连接可以没有连接条件即没有on之后的内容，这个时候系统会保留所有结果，比较浪费资源不建议这样使用。优先使用内连接。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)...行动操作会触发之前的转换操作进行执行。 即只有当程序遇到行动操作的时候，前面的RDD谱系中的一系列的转换操作才会运算，并将由行动操作得到最后的结果。...二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 我们这里仍然以上一篇博文中的rdd_test作为示例，这样能更好的与之前讲的内容联系起来 [ ((10,1,2,3), (10,1,2,4),...pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.take...(20,2,2,2), (20,1,2,3))] 4.takeOrdered(num, key=None) 从一个按照升序排列的RDD，或者按照key中提供的方法升序排列的RDD， 返回前n个元素 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法

1.5K40

Spark Core——RDD何以替代Hadoop MapReduce？

导读 继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上，今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。...一般适用于较小的数据集 从本地或HDFS文件中创建RDD对象，适用于大数据集，也是生产部署中较为常用的方式 从一个已有RDD中生成另一个RDD，所有transformation类算子其实都是执行这一过程 from pyspark...filter，接收一个函数作为参数，实现将RDD中每个元素判断条件是否满足，进行执行过滤，与Python中的原生filter函数类似 flatMap，实际上包含了两个步骤，首先执行map功能，将RDD...可能是日常功能调试中最为常用的算子，用于将RDD实际执行并返回所有元素的列表格式，在功能调试或者数据集较小时较为常用，若是面对大数据集或者线上部署时切忌使用，因为有可能造成内存溢出 take，接收整数n，返回特定记录条数...first，返回第一条记录，相当于take(1) count，返回RDD记录条数 reduce，对RDD的所有元素执行聚合操作，与Python中的原生reduce功能类似，返回一个标量 foreach

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Excel实战技巧63： 制作具有数据导航功能的用户窗体

本文讲述如何连接用户窗体与ADO记录集，最终创建一个与Access窗体相似的用户窗体，可以导航至前一条记录、下一条记录、第一条记录、最后一条记录，等等。...这个用户窗体中的控件及相应的名称如下： 用户窗体名称：ufEmployee 用户窗体标题：员工记录 在用户窗体中，从上至下，从左至右，创建下面的控件： 员工ID文本框名称：tbxEEID Tag：Field0...假如已经到达第一条记录，我们不想提供给用户到达第一条记录或者前一条记录的按钮选项，因为已经是第一条记录，没有更前一条记录了。同样地，当前记录是最后一条记录时，禁用最后一条记录和下一条记录按钮。...基本上有两类命令按钮，一类按钮到达记录集的两端即第一条记录和最后一条记录，一类按钮一次移动一条记录。...如果是第一条或最后一条记录，需要禁用不同的命令按钮。

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python中的pyspark入门

选择与您安装的Java版本兼容的Spark版本。解压Spark：将下载的Spark文件解压到您选择的目录中。...SparkSession​​是与Spark进行交互的入口点，并提供了各种功能，如创建DataFrame、执行SQL查询等。...下面是一个基于PySpark的实际应用场景示例，假设我们有一个大型电商网站的用户购买记录数据，我们希望通过分析数据来推荐相关商品给用户。...但希望这个示例能帮助您理解如何在实际应用场景中使用PySpark进行大规模数据处理和分析，以及如何使用ALS算法进行推荐模型训练和商品推荐。PySpark是一个强大的工具，但它也有一些缺点。...Python与Spark生态系统集成：尽管PySpark可以与大部分Spark生态系统中的组件进行集成，但有时PySpark的集成可能不如Scala或Java那么完善。

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大数据处理中的数据倾斜问题及其解决方案：以Apache Spark为例

数据倾斜的定义与影响数据倾斜是指在分布式计算过程中，数据在不同分区之间的分布不均匀，导致某些分区的数据量远大于其他分区。...使用spark.eventLog.enabled：开启事件日志记录，通过分析日志可以发现哪些阶段存在数据倾斜。...解决方案：实战案例与代码示例案例背景假设一家电商公司利用Spark进行用户行为数据分析，其中一项任务是对用户购买的商品类别进行统计计数。...由于某些促销活动，特定商品类别（如“电子产品”）的购买记录激增，导致数据倾斜问题频发。...numPartitions(self):6 return 100 # 自定义分区数量7 8 def getPartition(self, key):9 # 实现自定义的分区逻辑，这里仅作示例

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MySQL常用SQL语句：插入更新删除查询

等值连接与非等值连接（其实就是根据两个表之间的关系，直接查询） 当连接条件是等于号（=）时的连接称之为等值连接，相反，当连接条件不是等于号就是非等值连接。...外连接：分为左外连接，右外连接 ，全外连接 左外连接 以JOIN关键字左边的表为基准,没有匹配的记录则置NULL。...从笛卡尔积的角度讲就是从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录，最后加上右表中剩余的记录。...自然连接（使用nature join） 自然连接就是USING子句的简化版，它找出两个表中相同的列作为连接条件进行连接。有左自然连接，右自然连接和普通自然连接之分。...关于limit #根据姓名排序，取第一条记录 select * from student order by sname limit 1 #根据id倒序排序，取前2条记录 select * from student

5.3K30

别说你会用Pandas

而Pandas的特点就是很适合做数据处理，比如读写、转换、连接、去重、分组聚合、时间序列、可视化等等，但Pandas的特点是效率略低，不擅长数值计算。...在这里处理每个 chunk，例如打印每行的信息 print(chunk.head()) # 或者其他你需要的操作 # 如果你需要保存或进一步处理每个 chunk 的数据，可以在这里进行...# 例如，你可以将每个 chunk 写入不同的文件，或者对 chunk 进行某种计算并保存结果 但使用分块读取时也要注意，不要在循环内部进行大量计算或内存密集型的操作，否则可能会消耗过多的内存或降低性能...PySpark提供了类似Pandas DataFrame的数据格式，你可以使用toPandas() 的方法，将 PySpark DataFrame 转换为 pandas DataFrame，但需要注意的是...# 例如，我们可以选择某些列，并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' 的列，并且我们想要增加它的值（仅作为示例） df_transformed = df.withColumn

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使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #1：概述及环境构建

但是，该案例是5年前的2017年，对应的ES（Elasticsearch） 5.3.0，spark2.2.0；到如今很多软件已经不匹配，特别当时使用矢量评分插件进行模型向量相似度计算，现在这个功能在新版本...为此，在follow其原理精髓的实践过程中，因地制宜做了扩展和修改，自以为对同道者有些许参考价值，同时也记录自己学习思考过程。 1....支持隐式反馈和NMF；支持交叉验证； 自定义的数据转换和算法； 2）Why Elasticsearch Storage 支持原始json； 可伸缩； 支持时间序列/事件数据； Kibana数据可视化； 与Spark...-2.4.5-bin-hadoop2.7 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 注意事项 由于spark 3 使用scala 2.12编译，所以用的elastic-hadoop连接器的...") from pyspark import SparkConf from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SparkSession

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MySQL：DQL 数据查询语句盘点

FROM 表名 #掉SELECT查询返回的记录结果中重复的记录(所有返回列的值都相同),只返回一条 PS：ALL 关键字是默认的(不加DISTINCT默认ALL),返回所有的记录,与DISTINCT...数值数据类型的记录之间才能进行算数运算；2. 相同数据类型的数据之间才能进行比较。 4、BETWEEN AND 范围查询子句 SELECT 字段1,字段2,.......或 IS NOT NULL比较操作符去比较 ---- 四、JOIN 连接查询(多表查询) 1、JOIN 连接查询 如需要多张数据表进行查询,则可通过连接运算符实现多个查询 分类包括内连接和外连接 2、...FROM 表1 别名1,表1 别名2; 数据表与自身进行连接 6、外连接(out join)——左连接 从左表(table_1)中返回所有的记录,即便在右表(table_2)中没有匹配的行 SELECT...0，从第一条开始返回前 n 条记录 在MySQL中，显示每页的行数可以使用 LIMIT (页码-1)*行数,行数 ---- 六、子查询 在查询语句中的WHERE条件子句中，又嵌套了另外一个查询语句 嵌套查询可由多个子查询组成

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