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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。 Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

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。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。

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    命令行上的数据科学第二版：十、多语言数据科学

    此外，我们直接在 CSV 文件上执行 SQL 查询，并从命令行执行 R 表达式。简而言之，在没有完全意识到的情况下，我们已经在做多语言数据科学了！ 在这一章中，我将进一步翻转它。...这只是对管道连接的引用（就像stdin和stdout一样）。实际上没有数据写入磁盘。 ➋ 工具grep将只保留包含b的行，并将它们写入命名管道out。 ➌ 将两个值写入 Shell 命令的标准输入。...使用magrittr包中的管道操作符（%>%，我将多个 Shell 命令链接在一起。...如果您想在管道中使用定制的命令行工具，那么您需要确保它存在于集群中的所有节点上（称为执行器）。一种方法是在使用spark-submit提交 Spark 应用时，用--files选项指定文件名。...Matei Zaharia 和 Bill Chambers（Apache Spark 的原作者）在他们的书《Spark 权威指南》中提到，这个pipe方法可能是 Spark 更有趣的方法之一。”

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    Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

    不过不要觉得这个是一件大好事，实际上scala的应用还是有些复杂的，坑埋在了其他地方……不过这里我们不详谈。 当然了，之后的所有代码我们都会使用Scala来书写。...Remark 7: Any是Scala中的一种格式，类似Java中的Object，是所有数据格式的父类。因此能够直接使用的方法非常少。 因此如果要得到对应的正确的格式并填入，只能这么“曲线救国”了。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。 那应该如何操作呢？...Spark的执行UI展示 如果你真的一直从头到尾实践了这一节所提到的这些需求，那么不难发现，在Spark执行的过程中，一直会产生各种各样的日志。 ?...数据工程的相关任务中，通用性和数据格式的转换一直是需要考虑的重点，也是编写代码中容易出错的地方。 很显然这些还不足够说对Spark有了解，它可以做的还有很多，我们到之后再说。

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join)，主要分为内连接查询 (inner join)、外连接查询 (outter join)和半连接查询 (semi join)，具体的区别可以参考wiki...那么问题来了，谓词为什么要下 推呢? SparkSql中的谓 词下 推有两层含义，第一层含义是指由谁来完成数据过滤，第二层含义是指何时完成数据过滤。...那么谓 词 下 推第二层含义，即何时完 成数 据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表 数 据进行过 滤再和其他表连 接还是在先把多表进行连接再对连 接后的临 时表进 行过滤 4.内连接查询中的谓词下推规则...那么为什么where条 件中两表的条件被or连 接就会出现错误的查询结果呢？...='two'把只有LT.value为'two'的左表记录过滤出来，那么对于左表中LT.value不为two的行，他们可能在跟右表使用id字段连接上之后，右表的RT.value恰好为two，也满足"LT.value

    1.4K30

    Spark常用的算子以及Scala函数总结

    Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...spark提供了R、Python等语言的接口，为什么还要重新学一门新的语言呢？...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...，包含左RDD的所有数据，如果右边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度 //省略 val arr = List(("A", 1), ("B", 2), (...，包含右RDD的所有数据，如果左边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度 //省略 val arr = List(("A", 1), ("B", 2), (

    4.9K20

    SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则

    SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...如果是在sql语言中，没有方法，只有表达式，where后边的表达式起的作用正是过滤的作用，而这部分语句被sql层解析处理后，在数据库内部正是以谓词的形式呈现的。 那么谓词为什么要下推呢?...外连接查询和连接条件 外连接查询(outter join)，分为左外连接查询、右外连接查询以及全外连接查询，全外连接使用的场景不多，所以本文重点讨论的是左连接查询和右连接查询。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果

    1.7K90

    Spark常用的算子以及Scala函数总结

    Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...spark提供了R、Python等语言的接口，为什么还要重新学一门新的语言呢？...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...，包含左RDD的所有数据，如果右边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度/ /省略 val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("...，包含右RDD的所有数据，如果左边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度 //省略 val arr = List(("A", 1), ("B", 2), ("

    1.9K120

    键值对操作

    (4)连接 连接数据可能是 pair RDD 最常用的操作之一。连接方式多种多样:右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。...这些操作列在了下表： 5. 数据分区 在分布式程序中,通信的代价是很大的,因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。...默认情况下,连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来,将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上,然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作(见图 4-4)。...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...(2)从分区中获益的操作 Spark 的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程。所有这些操作都会从 数 据 分 区 中 获 益。

    3.5K30

    数据湖（四）：Hudi与Spark整合

    这里使用的是0.8.0版本，其对应使用的Spark版本是2.4.3+版本Spark2.4.8使用的Scala版本是2.12版本，虽然2.11也是支持的，建议使用2.12。...--连接Hive 需要的包，同时，读取Hudi parquet格式数据，也需要用到这个包中的parqurt相关类 --> org.apache.spark...Hudi中存储数据时，如果没有指定分区列，那么默认只有一个default分区，我们可以保存数据时指定分区列，可以在写出时指定“DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY...读取数据返回的结果中除了原有的数据之外，还会携带Hudi对应的列数据，例如：hudi的主键、分区、提交时间、对应的parquet名称。...当更新完成之后，再一次从Hudi中查询数据时，会看到Hudi提交的时间字段为最新的时间。

    3.2K84

    Spark MLlib特征处理 之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

    最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...:37) at xingoo.ml.features.tranformer.IndexToString3.main(IndexToString3.scala) 这是为什么呢？...（即数组的长度） } else { ... // 如果是error，就抛出异常 } } // 保留之前所有的列，新增一个字段，并设置字段的

    2.8K00

    如何管理Spark的分区

    所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。 什么是分区 关于什么是分区，其实没有什么神秘的。...上述每个分区的数据如下： part-00000: 1, 2, 3, 4, 5 part-00001: 6, 7, 8, 9, 10 对比减少分区之前的数据存储，可以看出：在减少分区时，并没有对所有数据进行了移动...这也印证了源码中说的，repartition操作会将所有数据进行Shuffle，并且将数据均匀地分布在不同的分区上，并不是像coalesce方法一样，会尽量减少数据的移动。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢...对于大数据，200很小，无法有效使用群集中的所有资源 一般情况下，我们可以通过将集群中的CPU数量乘以2、3或4来确定分区的数量。

    2K10

    Spark DataFrame简介（一）

    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）。...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。...在Java API中，用户使用数据集来表示数据流。 3. 为什么要用 DataFrame? DataFrame优于RDD，因为它提供了内存管理和优化的执行计划。...总结为一下两点： a.自定义内存管理:当数据以二进制格式存储在堆外内存时，会节省大量内存。除此之外，没有垃圾回收（GC）开销。还避免了昂贵的Java序列化。...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。

    1.8K20

    猿创征文 | 大数据比赛以及日常开发工具箱

    可以保存自己的终端，大部分 SSH 连接软件每次用完之后再次使用还要再次输入，非常难受；而且 Xshell 可以保存自己终端的账号密码，每次点击即用，非常方便。 支持多标签，一机多连，多机多连。...而且如果你是 Java 基础来学习大数据，只需要安装 Scala 插件，就能在一个编译器上使用 Java 编写 MapReduce 代码以及使用 Scala 编写 Spark 代码了。...IDEA 界面展示 四、Hadoop 1、Hadoop 简介及使用场景 提到大数据，就必不可少的要提到 Hadoop 了。...从一些学术网站上也可以看到，关于 Spark 的论文数量也是非常多的，这也意味着 Spark 仍然是一个比较流行的技术，目前在大数据开发中也是一项不可或缺的技术。...的优势所在： 处理速度方面，Spark 会比 Hadoop 快很多，据说在 10~100 倍，这是因为 Spark 是直接在内存中处理数据，并不需要读写磁盘；而 Hadoop 的数据存储在各个分布式的数据源上

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    Spark实战系列4：Spark周边项目Livy简介

    不需要在部署Spark环境（充当 一个Submit的功能，还占 用节点资源） 首先，将Spark jar包和 工程的build之后的jar以及 工程依赖的jar包上传到HDFS上 面，通过本地可以直接运...、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...Spark集群进 行通讯，此外，批处理作业可以在Scala、java、python中完成 不需要修改代码 对现在程序的代码修改不需要修改Livy，只需要在Maven构建Livy，在Spark集群中部署配置就可以...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上...一旦Livy服务器正在运 行，您可以通过端 口8998连接到它（这可以通过livy.server.port 配置选项进 行更改）

    1.5K10

    Spark Structured Streaming高级特性

    例如，只有在将watermark 更新为12:11之后，窗口12:00 - 12:10的最终计数才附加到结果表中。...Complete 模式要求保留所有聚合数据，因此不能使用watermark 来中断状态。 B),聚合必须具有事件时间列或事件时间列上的窗口。...B),不带watermark：由于重复记录可能到达时间没有界限，所以查询将来自所有过去记录的数据存储为状态。...D),只有在聚合和Complete 输出模式下，流数据集才支持排序操作。 E),有条件地支持流和静态数据集之间的外连接。...虽然一些操作在未来的Spark版本中或许会得到支持，但还有一些其它的操作很难在流数据上高效的实现。例如，例如，不支持对输入流进行排序，因为它需要跟踪流中接收到的所有数据。因此，从根本上难以有效执行。

    3.9K70

    Spark 开发环境搭建

    Spark 可以在一个框架内解决多种类型的任务，节省学习成本； 较之于其它计算平台，没有明显的性能短板（其批处理性能要大大优于 Hadoop Mapreduce）； 为什么选择 Hadoop HDFS...gateway 的 unix 用户名(本例中为 spark)，上面配置表示允许运行在所有主机上的、以$user-nfs 用户启动的网关访问任意 hadoop 用户组下的文件(HDFS 文件)。...对于复杂的数据与计算的分布管理，则交给 HDFS 和 spark 去处理，我们在编程上，与本地计算代码几乎没有区别。...一般而言，使用与系统实现语言相同的 scala 语言进行应用开发，在保障最大化运行时性能的同时（Scala, Java 程序会被编译直接在 JVM 上运行的代码，Python, R 程序运行时存在虚拟机之间的交互...wordcount 工程依赖 spark 的 jar 包，已存在于 spark 安装目录下，因此直接在工程目录下建立如下软连接是最便捷的完成依赖包设定的方式： ln -s /data/spark/spark

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