媒体文件信息 存放到 AVFormatContext 结构体中 ; 3、解复用 - 读取媒体流 读取 多媒体流数据时 , 可以获取 不同类型的 多媒体流 AVStream 结构体 , 得到的是一个...AVStream 结构体的指针数组 , 可以获取多个流数据 ; 从 音频流 / 视频流 / 字幕流 等多媒体流 读取出来的数据 会保存在 AVPacket 结构体 中 , 这是用于 存储压缩后的数据的结构体..., 该数据没有经过解码 , 无法进行播放 ; 压缩的数据需要进行解码 才可以播放出来 ; 视频画面数据需要解码出 完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM...数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100 倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame...- 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到 图像帧队列 采样帧队列 和
在做一个phpexcel导入csv数据时,出现诡异现象, 本地windows下调试顺畅, 无乱码, 发布到linux服务器后出现乱码了....比如说 LANG 设为 en_US.UTF-8 的话，单字节编码的文件就会出现读取错误。 一看服务器phpinfo的LANG, 刚好就是en_US.UTF-8 . 我次奥. 顿悟了....LC_ALL, 'zh_CN'); setlocale(LC_ALL, 'zh_CN'); $objExcelReader = PHPExcel_IOFactory::createReader('CSV
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？...(可以自己在二维向量里画一下)，设定了两个簇心，最后验证预测的结果是否正确，显示为True，证明预测正确。...然而实际生产中我们的数据集不可能以这样的方式一条条写进去，一般是读取文件，关于怎么读取文件，可以具体看我的这篇博文。...我的数据集是csv格式的，而Spark又不能直接读取csv格式的数据，这里我们有两个方式，一是我提到的这篇博文里有写怎么读取csv文件，二是安装spark-csv包（在这里下载）,github地址在这里...这里友情提示一下大家，github的安装方法是： $SPARK_HOME/bin/spark-shell --packages com.databricks:spark-csv_2.11:1.4.0
那么，Spark 1.6有什么新特性呢？Spark 1.6有逾千个补丁。在本博文中，我们将重点突出三个主要的开发主题：性能提升、新的DataSet API和数据科学函数的扩展。...在以前，Spark的Parquet读取器依赖于parquet-mr去读和解码Parquet文件。...当我们在编写Spark应用程序时，需要花很多的时间在“记录装配（record assembly）”上，以使进程能够将Parquet列重建为数据记录。...在Spark 1.6中，我们引入了新的Parquet读取器，它绕过parquert-mr的记录装配并使用更优化的代码路径以获取扁平模式（flat schemas）。...例如，用户通过夜间作业训练了一个流水线，然后在生产作业中将其应用于生产数据。
2）速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用...4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的...5）spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet...1）hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，可设置冗余，这样设计有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容； 2）Spark中的partion是弹性分布式数据集...partion是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partion大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定；
Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。...Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上，可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 ...并且Spark SQL提供比较流行的Parquet列式存储格式以及从Hive表中直接读取数据的支持。之后，Spark SQL还增加了对JSON等其他格式的支持。...不过从至今Spark1.6已经动态的调整计算内存与缓存内存的大小，这个参数也可不比手动配置，具体要根据项目是缓存的数据还是计算数据的比例来决定。...版本(Spark1.5,1.6是否稳定有待测试，所以暂时没有用),所以还是使用第一种方法稳妥,该方法为Spark1.3的使用方法，毕竟稳定第一。
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）。...是 一种用于键值对数据的常见Hadoop文件格式 Protocol buffers 是 一种快读、节约空间的跨语言格式 对象文件 是 用来将Spark作业中的数据存储下来以让共享的代码读取。...注意，这是spark 1.6版本，如果你安装的是1.2版本，1.6的有些命令是用不了的，可以先升级再用。 ...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark...举个例子，假设我们通过呼号的前缀查询国家，用Spark直接实现如下： 1 #在Python中查询国家 2 #查询RDD contactCounts中的呼号的对应位置，将呼号前缀读取为国家前缀来进行查询
spark 1.6 系列的。...不过时间在推移，Spark 2.0+ 版本还是大势所趋。所以这一版对底层做了很大的重构，StreamingPro目前支持Flink,Spark 1.6+, Spark 2.0+ 三个引擎了。...你也可以在 streamingpro目录 找到spark 1.6+ 或者 flink的版本。...sample.csv内容如下： id,name,city,age 1,david,shenzhen,31 2,eason,shenzhen,27 3,jarry,wuhan,35 然后你在终端执行 nc...\ -streaming.job.file.path file://$SHome/ss.json 在nc 那个终端输入比如eason ，然后回车，马上就可以看到spark终端接受到了数据。
架构： • 数据湖存储：Amazon S3 • 文件格式 — CSV、Parquet • 表格式 — Apache Hudi • 计算引擎 — Apache Spark（写入）、Daft（读取） • 用户界面...源数据将是一个 CSV 文件，在创建湖仓一体表时，我们将记录写入 Parquet。...对于我们的计算需求，Apache Spark 将在引入阶段处理写入任务，而 Daft 将成为读取和分析的主要引擎，为这些操作提供优化的性能。...构建 Streamlit 仪表板 截至目前，我们将 Hudi 表存储为 Daft 数据帧 df_analysis 。...Daft 的集成提供了熟悉的 Python API，同时提供了卓越的性能，为在 Hudi 上运行分析工作负载开辟了有趣的途径，而无需像 Spark 这样的分布式计算。
spark从1.6开始引入，到现在2.4版本，pivot算子有了进一步增强，这使得后续无论是交给pandas继续做处理，还是交给R继续分析，都简化了不少。...大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候，首先会做的就是处理数据，尤其是将列表，转成成合适的形状。...路径 .csv("E:\\devlop\\workspace\\sparkdemo\\src\\main\\java\\com\\dafei1288\\spark\\data1.csv"...csv的时候，我们设置了分隔符，以及读取表头。...为了防止OOM的情况，spark对pivot的数据量进行了限制，其可以通过spark.sql.pivotMaxValues 来进行修改，默认值为10000，这里是指piovt后的列数。
Spark 中的数据本地性有三种： 1）PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 2）NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 3）ANY 是指读取非本地节点数据 通常读取数据 PROCESS_LOCAL...2）速度更快：从使用 spark sql 操作普通文件 CSV 和 parquet 文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用 csv 等普通文件速度提升 10 倍左右，在一些普通文件系统无法在 spark...4）极大的减少磁盘 I/o,通常情况下能够减少 75%的存储空间，由此可以极大的减少 spark sql 处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在 spark1.6x 中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的...5）spark 1.6x parquet 方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度 spark1.6 和 spark1.5x 相比而言，提升了大约 1 倍的速度，在spark1.6X 中，...partion 是指的 spark 在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的 partion 大小不一，数量不定，是根据 application 里的算子和最初读入的数据分块数量决定
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到..., "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test") datawDF.write.format("com.buwenbuhuo.spark.csv..." -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test") val datarDF= spark.read.options(options).format("com.buwenbuhuo.spark.csv
在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...RDD、DataFrame、Dataset 全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。 2...." -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop102:9000/test") val datarDF= spark.read.options(options).format("com.atguigu.spark.csv...5.3 转化总结 关于RDD、DataFrame、DataSet之间如何相互转换，博主已经在该系利的前几篇博客中说明白了~这里就以一张图的形式为大家总结复习一下! ?
【实时推荐部分】 2、Flume 从综合业务服务的运行日志中读取日志更新，并将更新的日志实时推送到 Kafka 中；Kafka 在收到这些日志之后，通过 kafkaStream 程序对获取的日志信息进行过滤处理...【业务系统部分】 3、推荐结果展示部分，从 MongoDB 中将离线推荐结果、实时推荐结果、内容推荐结果进行混合，综合给出相对应的数据。 ...1.3 数据模型 各数据表解析 ? 数据源解析 以及 主要数据模型 ? 1.4 离线统计服务 ? 1.5 离线推荐服务（基于 LFM 模型） ? 1.6 实时推荐服务（基于自定义模型） ?...将数据文件 products.csv，ratings.csv 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里读取数据并加载到 mongodb 中。...MongoDB 3.3.1 启动 MongoDB 数据库（略） 3.3.2 数据加载程序主体实现 我们会为原始数据定义几个样例类，通过 SparkContext 的 textFile 方法从文件中读取数据
ODBC方式连接，发送SQL语句执行 类似HiveServer2服务 - jdbc 代码 - beeline命令行，编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 Dataset是在Spark1.6...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。...(10, truncate = false) 读取JSON格式文本数据，往往有2种方式： 方式一：直接指定数据源为json，加载数据，自动生成Schema信息 spark.read.json("...（csv和jdbc） 关于CSV/TSV格式数据说明： SparkSQL中读取CSV格式数据，可以设置一些选项，重点选项： // TODO: 1....CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用
在之前文章中，我们对比了在遇到大数据时，不同数据处理工具包的优劣， 是否拥有丰富的数据处理函数； 是否读取数据够快； 是否需要额外设备（例如GPU）的支持等等。...csv feather hdf5 jay parquet pickle 数据存储格式对比 ? 01 csv csv格式是使用最多的一个存储格式，但是其存储和读取的速度会略慢。...02 feather feather是一种可移植的文件格式，用于存储Arrow表或数据帧（来自Python或R等语言），它在内部使用Arrow-IPC格式。...Feather是在Arrow项目早期创建的，作为Python（pandas）和R的快速、语言无关的数据帧存储的概念证明。...csv的文件存储，在读取的时候是最为消耗时间的；如果数据大的话不建议存储为csv形式； jay文件是读取最快的，相较于其他的快了几百倍，比csv则快了千万倍； feather，hdf5，parquet和
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 ?...数据的读取与保存 文件格式 ? 文本文件 ? JSON ? CSV文件 ? SequenceFile ? 对象文件 ? Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive ? JSON数据 ?...注意，这是spark 1.6版本，如果你安装的是1.2版本，1.6的有些命令是用不了的，可以先升级再用。...在Spark中，它会自动的把所有引用到的变量发送到工作节点上，这样做很方便，但是也很低效：一是默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的，二是在实际过程中可能会在多个并行操作中使用同一个变量，而Spark...下周更新第7-9章，主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。 ? Charlotte ，数学系的数据挖掘民工，喜欢算法和建模。
而是要用 SparkRDD 把数据读入，在通过一系列的 Transformer Method 把非结构化的数据加工为结构化，或者过滤到不合法的数据。 SparkSQL DataFrame ?...在Spark1.6中有两个核心组件SQLcontext和HiveContext。...从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext。...NOSQL 数据库：Hbase，MongoDB SparkSQL Flow TextFile Source textfile 为读取文本文件，把文本文件每行按照 delimiter 指定的字符进行切分...JDBC读取 数据集。
(data_3_4) # 打印第一行数据 print(data_3_4[:1]) # 打印第一列数据 print(data_3_4[:][0]) DataFrame的属性 # 读取数据 result...(以csv为例) pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=",", names=None, usecols = None) filepath_or_buffer...)"].mean(), inplace=True) 小案例: 乳腺癌数据预处理 (在线获取数据,并替换缺失符号为标准缺失符号np.nan) # 在线读取数据,并按照说明文档, 并对各列信息进行命名...替换为np.nan 小案例: 日期格式转换 数据来源 日期格式转换 # 读取前10行数据 train = pd.read_csv("..../train.csv", nrows = 10) # 将数据中的time转换为最小分度值为秒(s)的计量单位 train["time"] = pd.to_datetime(train["time"],
05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...【电影评分数据u.data】，先读取为RDD，再转换为DataFrame。...读取电影评分数据，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中 val ratingRDD: RDD[String] = spark.read.textFile("datas/ml-1m/ratings.dat...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
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