本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。
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问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？ 为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql数据。使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）. 初始化
学习spark之前，我们需要安装Python环境，而且需要安装下边这两个关于Spark的库：
Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动
PySpark是Spark 实现 Unify BigData && Machine Learning目标的基石之一。通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。当然缺点也是有的，就是带来了比较大的性能损耗。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。
作者：Georgia Deaconu 翻译：陈超校对：欧阳锦 本文约1200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python处理数据集的方法。 作为一名数据科学家，我发现自己处理“大数据”的情况越来越多。我叫做大数据的是那些虽然不是很大，但是却足够让我的电脑处理到崩溃并且拖慢其他程序。 图片来自 Mika Baumeister UNsplash 这个问题并不新鲜，且对于所有问题而言，从来没有一劳永逸的万能公式。最好的方法依赖于你的数据以及你应用的目的。然而，最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优
大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。
1、kudu整体介绍 Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。 kudu的使用场景： Strong performance for both scan and random access to help customers simplify complex hybrid architectures（适用于那些既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景） High CPU efficienc
Spark 允许用户将数据加载到多台计算机所建立的 cluster 集群的内存中存储，执行分布式计算，再加上 Spark 特有的内存运算，让执行速度大幅提升，非常适合用于机器学习的算法。况且，spark包含大量开箱即用的机器学习库。
Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib，可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合，可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
搭好的Spark当然要先写一个最简单的WordCount练练手。 那么，需求是： 1、统计Spark下README.md文件的词频； 2、输出较多，筛选出现次数超过10次的，词频逆序显示
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。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。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
背景：需要在pyspark上例行化word2vec，但是加载预训练的词向量是一个大问题，因此需要先上传到HDFS，然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。
对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
在开发中常常使用到刷新分页，这里实现一个 RecyclerView 的简单的刷新分页操作，测试效果见文末，实现过程参考如下：
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。
注意1：在某些时候setContentView（V）可能会引发null 异常就需要调用setContentView（V，T）
Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 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)_RDD转换操作
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。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
Mybatis 是一个广泛用于 Java 应用程序中的持久层框架，它提供了一种方便的方式来管理数据库操作。在实际应用中，很多情况下我们需要处理大量的数据，而且并不总是需要一次性加载所有相关数据，这时候延迟加载（Lazy Loading）就显得尤为重要。本文将探讨 Mybatis 是否支持延迟加载，以及它的实现原理。
本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。
官方案例来源：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.classification.MultilayerPerceptronClassifier
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文章大纲 1. 数据导入 spark 环境加载 基本处理 2.进行主成分分析（PCA） 3.训练分类模型并预测居民收入 4.超参数调优 ---- 1. 数据导入 #//导入需要的包 from pyspark.ml.feature import PCA from pyspark.sql import Row from pyspark.ml.linalg import Vector
DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore （hive元数据） Hive将元数据存储在数据库中，比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称，表的列和分区及其属性，表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS，大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1）由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言， 再无类似之处。 （2）数据存储位置。 hdfs raw local fs （3）数据格式。 分隔符 （4）数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加，所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据，使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 （5） 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 （6）执行延迟。由于没有索引，需要扫描整个表，因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 （7）可扩展性 （8）数据规模。 hive几种基本表类型：内部表、外部表、分区表、桶表 内部表（管理表）和外部表的区别： 创建表 外部表创建表的时候，不会移动数到数据仓库目录中（/user/hive/warehouse），只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE
本文为 H5EDU 机构官方 HTML5培训 教程，主要介绍：JavaScript强化教程 —— jQuery AJAX实例
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
创建一个 Data 脚本用来序列化和反序列化，需要向这个类中添加需要保存的数据，最后也是需要从这个类中读取保存的数据
什么是 AJAX？ AJAX = 异步 JavaScript 和 XML（Asynchronous JavaScript and XML）。 简短地说，在不重载整个网页的情况下，AJAX 通过后台加载数据，并在网页上进行显示。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
本文为H5EDU机构官方HTML5培训教程，主要介绍JavaScript强化教程——jQuery AJAX实例。文章介绍了AJAX的基本概念，以及使用AJAX的应用程序案例，并详细讲解了jQuery的load()方法进行AJAX请求的方法和示例。最后，通过一个完整的示例，展示了如何使用jQuery实现AJAX请求，并加载外部内容到指定的元素中。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍然相对较少。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
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