作者：张国鹏 | 腾讯 运营开发工程师 一、前言 Spark作为大数据计算引擎，凭借其快速、稳定、简易等特点，快速的占领了大数据计算的领域。...3．合理分配资源 作为一个平台，其计算任务肯定不是固定的，有的数据量多，有的数据量少，因此需要合理分配资源，例如有些千万、亿级别的数据，分配20核计算资源就足够了。...如为了支持业务高并发、高实时性查询的需求下，Spark在数据出库方式上，支持了Cmongo的出库方式。...这里举个简单的场景，在日志分析中，日志的量级达到千亿/日的级别，当底层日志的某些字段出现utf-8编码都解析不了的时候，在Spark任务中进行计算会发生异常，然后失败，然而如果在数据落地之前对乱码数据进行过滤...，则有可能会影响数据采集的效率，因此最终决定在Spark计算过程中解决中这个问题，因此在Spark计算时，对数据进行转换的代码处加上异常判断来解决该问题。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
1、为什么引入Backpressure 默认情况下，Spark Streaming通过Receiver以生产者生产数据的速率接收数据，计算过程中会出现batch processing time > batch...这意味着Spark Streaming的数据接收速率高于Spark从队列中移除数据的速率，也就是数据处理能力低，在设置间隔内不能完全处理当前接收速率接收的数据。...Spark 1.5以前版本，用户如果要限制Receiver的数据接收速率，可以通过设置静态配制参数“spark.streaming.receiver.maxRate ”的值来实现，此举虽然可以通过限制接收速率...为了更好的协调数据接收速率与资源处理能力，Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制（back-pressure）,通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力。...2、Backpressure Spark Streaming Backpressure: 根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接收率。
、传播的信号如何寻找接收端、信号在网络中如何在各个中转站正确的选择下一个中转站、接收端收到信息后如何读取利用网络的信息等都是每层协议所要解决的问题，而分层最大的好处在于 "封装" ，我们可以将每一层的问题解耦开来...数据链路层: 负责设备之间的数据帧的传送和识别. 例如网卡设备的驱动、帧同步(就是说从网线上检测到什么信号算作新帧的开始)、冲突检测(如果检测到冲突就自动重发)、数据差错校验等工作....传输层: 负责两台主机之间的数据传输. 如传输控制协议 (TCP), 能够确保数据可靠的从源主机发送到目标主机....应用层: 负责应用程序间沟通，如简单电子邮件传输（SMTP）、文件传输协议（FTP）、网络远程访问协议（Telnet）等....数据包封装和分用 不同的协议层对数据包有不同的称谓,在传输层叫做段(segment),在网络层叫做数据报 (datagram),在链路层叫做帧(frame).
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。 Spark 是延迟求值的。它构建了所有变换的一个图，然后在你实际提供诸如 collect、show 或 take 之类的动作时对它们延迟求值。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或
3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...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。...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
快递车辆到达中转物流网点后，中转物流网点需要对车辆货物进行清单，确保与运单对应的装车清单货物一致，给回单给发货网点。...17 中转物流网点分类入库 18 货物装车/发车 19 干线运输 20 到达目的仓库 21 目的地网点到货清点 目的地仓库管理员通过巴枪扫码确认，并回单给上一个中转物流网点...离线计算 Impala：提供准实时的高效率OLAP计算、以及快速的数据查询 Spark/ Spark-SQL：大批量数据的作业将以Spark方式运行 实时计算 采用StructuredStreaming...Elasticsearch还可以很好地处理时间序列数据，如指标（metrics ）和应用程序事件 数据可视化 凭借大量的图表选项，地理数据的平铺服务和时间序列数据的TimeLion，Kibana...以企业主流的Spark生态圈为核心技术，例如：Spark、Spark SQL、structured Streaming ELK全文检索 Spring Cloud搭建数据服务 存储、计算性能调优 七、服务器资源规划
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。...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。...为了解决这个问题，可以考虑使用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）或使用Spark的分布式缓存机制。...它支持多种运行时（如Apache Spark，Apache Flink等）和编程语言（如Java，Python等），可以处理批处理和流处理任务。...Dask: Dask是一个用于并行计算和大规模数据处理的Python库。它提供了类似于Spark的分布式集合（如数组，数据帧等），可以在单机或分布式环境中进行计算。
（如logistic回归）使用PySpark对流数据进行预测 我们将介绍流数据和Spark流的基础知识，然后深入到实现部分 介绍 想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram...❝检查点是保存转换数据帧结果的另一种技术。它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。...header=True) # 查看数据 my_data.show(5) # 输出方案 my_data.printSchema() 定义机器学习管道 现在我们已经在Spark数据帧中有了数据，我们需要定义转换数据的不同阶段...请记住，我们的重点不是建立一个非常精确的分类模型，而是看看如何在预测模型中获得流数据的结果。..._=1 结尾 流数据在未来几年会增加的越来越多，所以你应该开始熟悉这个话题。记住，数据科学不仅仅是建立模型，还有一个完整的管道需要处理。 本文介绍了Spark流的基本原理以及如何在真实数据集上实现它。
有许多工作从模型结构的角度来提高阅读理解系统的表现，借助大规模标注数据训练复杂模型，并不断刷新评测结果；同时也有工作通过增强训练数据来帮助系统取得更好的结果，如借助其它数据集联合训练、通过回译(back...在预测的过程中简单地将新用户的长期兴趣表示置为零向量可能无法取得最优的效果。...在基于知识库的搜索场景中，语义解析模型可以将用户查询转换为可以在结构化知识库（如Microsoft Satori、Google Knowledge Graph）上可以执行的SPARQL语句；在企业数据交互场景中...表9：不同模型在CSQA数据集上的实验结果 同时，这种检索模型不仅能够考虑语义信息，如“spouse” 和 “married”，而且能够考虑上下文信息，如HashMap和Map，因此能够很好提升检索的质量...，其中两个相邻的中转语言间的翻译易于两个原始语言的翻译（距离更近或者可用单语数据更多）。
中转代理 架设一个中转服务器，将应用程序的请求转发给不同的大模型服务提供商。这个方法不仅包括简单的请求转发，还涉及接口转换、负载均衡等功能。...相比于 API 封装，中转代理有以下优势： 灵活性：增加新的大模型支持时，不会影响客户端应用。API 封装可能需要修改客户端代码，而中转代理只需调整中转服务器配置。...访问国外大模型：如果国外的大模型（如 OpenAI ChatGPT）在国内无法直接访问，可以通过将中转服务器部署在国外来解决这一问题。...不过，与 API 封装相比，中转代理对中转服务器的响应速度要求更高，且实现上更复杂。 如果你有这方面的需求，可以参考一个开源项目：simple-one-api。...该项目介绍如下： Simple-one-api 是一个开源项目，旨在兼容多种大模型接口，如千帆大模型平台、讯飞星火大模型、腾讯混元、MiniMax 和 DeepSeek 等。
storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以 存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...的依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.11" % "1.6.0" //% "provided" //Spark...SQL 依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "1.6.0" //% "provided" //Spark...For Hive 依赖 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.11" % "1.6.0" //Spark for...val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") //每隔10秒计算一批数据
dbt（数据构建工具）是一种数据转换工具，使数据分析师和工程师能够在云数据仓库中转换、测试和记录数据。dbt 使分析工程师能够通过简单地编写select语句来转换其仓库中的数据。...• 开源 dbt 是转换层事实上的流行选择 • 分布式数据处理引擎 • Apache Spark 是计算引擎事实上的流行选择 • 云储存 • 可以选择任何具有成本效益的云存储或 HDFS • 选择最心仪的查询引擎...DBT 通过 dbt-spark 适配器[1]包支持开箱即用的 Hudi。使用 dbt 创建建模数据集时，您可以选择 Hudi 作为表的格式。...使用增量模型需要执行以下两个步骤： • 告诉 dbt 如何过滤增量执行的行 • 定义模型的唯一性约束（使用>= Hudi 0.10.1版本时需要） 如何在增量运行中应用过滤器？...第 4 步：如何在编写数据集时使用 upsert 功能？
通过 Header Length 和 Total Length 就可以知道数据的起始位置和结束位置。...Identifier（标识符）：网络中转发的IP报文的长度可以不同，但如果报文长度超过了数据链路所支持的最大长度，则报文就需要分割成若干个小的片段才能在链路上传输。...比如以太网帧中数据最大长度（MTU）为 1500字节，大于 MTU 的都会被分割，被分割的每个包都有相同的一个值，表示这是同一个 ip 包。 Flag（标志位）： 标志字段在IP报头中占3位。...当目的主机接收到一个IP数据报时，会首先查看该数据报的标识符，并且检查标志位的第3位是置0或置1，以确定是否还有更多的分段。...（跟TCP 原理一样） （Time to Live）生存时间：表示数据包经过的路由器个数。如果网络上有些路由器的路由表配置不合理，路由寻址可能会导致死循环，数据包会一直循环传输。
Spark Day10：Spark Streaming 01-[了解]-昨日课程内容回顾 实战练习：以DMP广告行业背景为例，处理广告点击数据，分为2个方面【广告数据ETL转换和业务报表开发】，...定义数据源，获取流式数据，封装到DStream中 // TODO: 3. 依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） // TODO: 4....依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* spark hive hive spark spark hadoop */ val resultDStream...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作，当调用DStream中某个函数在RDD中也存在，使用针对RDD...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作，当调用DStream中某个函数在RDD中也存在，使用针对RDD
给这些数据附加上链路层首部封装为 链路层帧（frame），生成的链路层帧（frame）将通过物理层传输给接收端。...⑤ 用户 B 数据链路层的处理 用户 B 主机收到链路层帧（frame）后，首先从链路层帧（frame）首部找到 MAC 地址判断 是否为发送给自己的包，若不是则丢弃数据。...如果是发送给自己的包，则从以太网包首部中的类型确定数据类型，再传给相应的模块，如 IP、ARP 等。这里的例子则是 IP 。...从包首部中判断此 IP 地址是否与自己的 IP 地址 匹配，如果匹配则根据首部的协议类型将数据发送给对应的模块，如 TCP、UDP。这里的例 子则是 TCP。...如何在 Linux 系统中查看 TCP 状态 在 Linux 可以通过 netstat -napt 命令查看
四、大数据板块 （一）大数据技术分享 大数据处理框架 分享了关于Hadoop和Spark这两个大数据处理核心框架的知识。...对于Spark，重点讲解了其核心概念，如弹性分布式数据集（RDD）、数据帧（DataFrame）和数据集（Dataset）。...分享了如何使用Spark进行数据处理、转换和分析，以及Spark在处理大规模数据集时相对于传统数据处理工具的优势。例如，通过对比实验，展示了Spark在内存计算和数据缓存方面的高效性。...例如，对于需要处理大量非结构化数据（如社交媒体数据、物联网传感器数据）的应用场景，推荐使用MongoDB，并分享了如何在MongoDB中进行数据建模、索引创建和查询优化。...例如，在推荐系统中，大数据存储了用户的行为数据（如浏览历史、购买记录等），人工智能算法（如协同过滤、矩阵分解等）利用这些数据为用户提供个性化的推荐。
下面，我们会展示一些性能对比，以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度，甚至是在很小的数据集上。 转置 分布式转置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
之所以转换成YUV格式是因为人类视觉对亮度远比色度敏感，所以可通过适当减少色度数据的存储来节省数据占用的空间，但却不会对视觉效果造成太大影响，如可每两个或四个相邻的像素点才保存一对UV值。...（如：https://github.com/EverythingMe/webp-test#readme） 2.4 动态WebP 动态WebP的原理与GIF和APNG原理类似，每一帧记录变化区域的坐标、长宽...ICC profile(I):置位时表示包含ICC配置文件。 Alpha(L):当图像包含透明数据时置位。 EXIF metadata(E)当包含EXIF元数据时置位。...当动画标识被置位时，该数据块必须出现。当动画标识位没出现时，该数据块会被忽略。 ANMF chunk： 对于动图，该数据块包含了一帧图像的数据。 ? Frame X:该帧数据左上角X坐标为该值*2。...置0时，处理完前面一帧图像后，使用透明混合。置1时，不混合，渲染时直接覆盖矩形区域。 Disposal method (D):标识该帧数据在被显示后如何处理画布。
1） Spark对图计算的支持 Spark从最开始的关系型数据查询，到图算法实现，到GraphFrames库可以完成图查询。...方便、简单的图查询：GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。...awesome-AI-cheatsheets 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler 1） 入度出度对图进一步分析 通过入度和出度分析中转站...：入度/出度≈1，中转站；入度/出度>1，出发站；入度/出度<1，抵达站。...transferAirports.orderBy("degreeRatio").limit(10)) 2） 广度优先搜索 通过广度优先搜索，可以对图中的两个点进行关联查询：比如我们查询从旧金山到布法罗，中间有一次中转的航班
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