本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。 键值对（PaiRDD） 1.创建 1 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 2 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多，有reduceByKey，fo
本来应该上周更新的，结果碰上五一，懒癌发作，就推迟了 = =。以后还是要按时完成任务。废话不多说，第四章-第六章主要讲了三个内容：键值对、数据读取与保存与Spark的两个共享特性（累加器和广播变量）。
为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！
由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，所以参考breeze_lsw改成分布式版本：
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用 《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，也总是报错…把一些问题进行记录。
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。
Spark是一个开源的、通用的并行计算与分布式计算框架，其活跃度在Apache基金会所有开源项目中排第三位，最大特点是基于内存计算，适合迭代计算，兼容多种应用场景，同时还兼容Hadoop生态系统中的组件，并且具有非常强的容错性。Spark的设计目的是全栈式解决批处理、结构化数据查询、流计算、图计算和机器学习等业务和应用，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，效率提升越大。 Spark集成了Spark SQL（分布式SQL查询引擎，提供了一个DataFrame编
print("pyspark version"+str(sc.version)) map
Spark是一个开源的通用分布式计算框架，支持海量离线数据处理、实时计算、机器学习、图计算，结合大数据场景，在各个领域都有广泛的应用。Spark支持多种开发语言，包括Python、Java、Scala、R，上手容易。其中，Python因为入门简单、开发效率高（人生苦短，我用Python），广受大数据工程师喜欢，本文主要探讨Pyspark的工作原理。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2，下载spark并解压
主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。
在pyspark大数据项目实践中，我们往往要综合应用SparkSQL和RDD来完成任务。
关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！
dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名
以下为Mac系统上单机版Spark练习编程环境的配置方法。 注意：仅配置练习环境无需安装Hadoop，无需安装Scala。
这一小节的内容算是对pyspark入门的一个ending了，全文主要是参考学习了美团Spark性能优化指南的基础篇和高级篇内容，主体脉络和这两篇文章是一样的，只不过是基于自己学习后的理解进行了一次总结复盘，而原文中主要是用Java来举例的，我这边主要用pyspark来举例。文章主要会从4个方面（或者说4个思路）来优化我们的Spark任务，主要就是下面的图片所示：（本小节只写了开发习惯调优哈）
这两天琢磨了下spark-deep-learning和spark-sklearn两个项目，但是感觉都不尽人如意。在training时，都需要把数据broadcast到各个节点进行并行训练，基本就失去实用价值了（tranning数据都会大于单节点内存的好么），而且spark-deep-learning目前还没有实现和tf cluster的结合。所以这个时候转向了开源已久的yahoo的TensorFlowOnSpark项目。简单了过了下他的源码，大致理清楚了原理，这里算是记录下来，也希望能帮到读者。
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。
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
pyspark 包介绍 子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数
官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
摘要：R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境，有调查显示，R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL，但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
windows环境说明：Python2.7 + pip spark版本：spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
pyspark读取hive数据非常简单，因为它有专门的接口来读取，完全不需要像hbase那样，需要做很多配置，pyspark提供的操作hive的接口，使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据，代码如下：
kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了。在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包（当然自己写也很简单）。那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢？目前来说直接使用有点困难，不过我看到spark-packages里已经有了，但还没有发布。不过没关系，PySpark里有ml包，除了ml包，还可以使用MLlib，这个在后期会写，也很方便。 首先来看一下Spark自带的例子： 1 from pyspark.mllib.linalg import Vectors 2 from p
如果因为业务需要，一定要使用 shuffle 操作，无法用 map 类的算子来替代，那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
Python for Spark显然比Scala慢。然而，易于学习，并且受益于我最喜爱的库。在我看来，Python是大数据/机器学习领域中原型设计的完美语言。
在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：
在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。
在开发Pyspark代码时，经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下，要确保所有节点均存在我们用到的Packages，本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中，而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中，本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
Spark编程指南 译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。 本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。 概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群
Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于 大规模数据处理 的 统一分析引擎 ;
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04下如何安装Hadoop 2.6.0、Spark 1.6.2以及开发环境搭建的过程。主要包括了配置环境变量、安装Hadoop、配置Hadoop、安装Spark、运行Spark的例子以及关闭YARN和Spark。同时，还介绍了如何在Jupyter Notebook中开发Spark应用程序。
今天 Review 了一下同事的代码， 发现其代码中有非常多的 mapPartitions, 问其原因，他说性能比 map 更好。 我说为什么性能好呢？ 于是就有了这篇文章
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。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
按照介绍算子的惯例，我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。mapPartitions，顾名思义，就是以数据分区为粒度，使用映射函数 f 对 RDD 进行数据转换。对于上述单词哈希值计数的例子，我们结合后面的代码，来看看如何使用 mapPartitions 来改善执行性能：
最近由于一直work from home节省了很多上下班路上的时间，加上今天的LeetCode的文章篇幅较小，所以抽出了点时间加更了一篇，和大家分享一下最近在学习的spark相关的内容。看在我这么拼的份上，求各位老爷赏个转发。。。
1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey
今天 Review 了一下同事的代码，发现其代码中有非常多的 mapPartitions，问其原因，他说性能比 map 更好。我说为什么性能好呢？于是就有了这篇文章。
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。
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
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