首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有什么方法可以让我在一个pyspark脚本中从10个不同的模式中拉取数据?

在一个pyspark脚本中,可以使用以下方法从10个不同的模式中拉取数据:

  1. 创建SparkSession对象:
  2. 创建SparkSession对象:
  3. 使用SparkSession对象创建DataFrame:
  4. 使用SparkSession对象创建DataFrame:
  5. 针对每个模式,使用不同的连接URL和表名来加载数据:
  6. 针对每个模式,使用不同的连接URL和表名来加载数据:
  7. 可以将每个DataFrame进行合并或者进行其他数据处理操作:
  8. 可以将每个DataFrame进行合并或者进行其他数据处理操作:

通过以上步骤,你可以从10个不同的模式中拉取数据,并进行进一步的数据处理和分析。请注意,上述代码中的连接URL、表名、用户名和密码需要根据实际情况进行替换。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PySpark整合Apache Hudi实战

插入数据 生成一些新行程数据,加载到DataFrame,并将DataFrame写入Hudi表 # pyspark inserts = sc....示例中提供了一个主键 (schema uuid),分区字段( region/county/city)和组合字段(schema ts) 以确保行程记录在每个分区中都是唯一。 3..... \ save(basePath) 注意,现在保存模式现在为 append。通常,除非是第一次尝试创建数据集,否则请始终使用追加模式。每个写操作都会生成一个由时间戳表示commit 。...增量查询 Hudi提供了增量能力,即可以指定commit时间之后变更,如不指定结束时间,那么将会最新变更。...,此增量功能可以批量数据上构建流式管道。

1.7K20
  • PySpark入门级学习教程,框架思维(上)

    下面将会相对宏观层面介绍一下PySpark,让我们对于这个神器有一个框架性认识,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。...模式主控节点,负责接收来自Clientjob,并管理着worker,可以给worker分配任务和资源(主要是driver和executor资源); Worker:指的是Standalone模式...因为一个Spark作业调度,多个作业任务之间也是相互依赖,有些任务需要在一些任务执行完成了才可以执行。...因为Reduce task需要跨节点去分布不同节点上Map task计算结果,这一个过程是需要有磁盘IO消耗以及数据网络传输消耗,所以需要根据实际数据情况进行适当调整。...♀️ Q6: 什么是惰性执行 这是RDD一个特性,RDD算子可以分为Transform算子和Action算子,其中Transform算子操作都不会真正执行,只会记录一下依赖关系,直到遇见了Action

    1.6K20

    一起揭开 PySpark 编程神秘面纱

    最大优化是计算任务中间结果可以存储在内存,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代 MapReduce 算法场景可以获得更好性能提升。...数据格式和内存布局:Spark 抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集 RDD,能够控制数据不同节点分区,用户可以自定义分区策略。...各种环境都可以运行,Spark Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机运行。它可以访问不同数据源。...它需要把Map端不同Task数据取到一个Reduce Task,十分消耗IO和内存。...综上所述,PySpark是借助于Py4j实现了Python调用Java从而来驱动Spark程序运行,这样子可以保证了Spark核心代码独立性,但是数据场景下,如果代码存在频繁进行数据通信操作

    1.6K10

    一起揭开 PySpark 编程神秘面纱

    最大优化是计算任务中间结果可以存储在内存,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代 MapReduce 算法场景可以获得更好性能提升。...数据格式和内存布局:Spark 抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集 RDD,能够控制数据不同节点分区,用户可以自定义分区策略。...各种环境都可以运行,Spark Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机运行。它可以访问不同数据源。...它需要把Map端不同Task数据取到一个Reduce Task,十分消耗IO和内存。...综上所述,PySpark是借助于Py4j实现了Python调用Java从而来驱动Spark程序运行,这样子可以保证了Spark核心代码独立性,但是数据场景下,如果代码存在频繁进行数据通信操作

    2.2K20

    实战|一群人齐心协力解决了一个spark问题

    以上都是题外话,这两天有人在社区里面提了一个问题,觉得可以给大家分享一下: 问题君: 今天通过pyspark去读取kudu表数据,然后做了一个filter(pt=20190301 and courier_mobile...君觉得也还是ok,最起码清晰描述出来了问题基本情况 A君给建议: 你是想看看你写程序底层有没有做全表扫描么,可以看执行计划吧 提问君: 对比下前后两次explain()有什么区别吧 然后过了一会给出了两种不同写法执行计划...条件,kudu查询所有数据,这里courier_mobile不是分区字段,kudu里面全表扫描,这一布非常非常慢 2、 spark拿到第一步结果,在内存里面做filter C君竟然神奇搞出来一个图...经过一番激烈讨论,大家达成了一致,就是因为过滤时候Filter 对比数据类型,跟数据库kudu字段类型不一致,导致字段需要转换,然后这个谓词下推就没法下推数据库层面去过滤,导致了全表扫描,全部数据...这个方法中会对 Filter算子谓词表达式进行过滤,使用模式匹配,把一些不能下推到数据Filter给过滤掉,可以下推谓词表达式过滤出来,下推到数据库来执行过滤操作 spark 君分分钟写了单测,

    52840

    将瑞吉外卖项目jar包部署远程服务器并成功运行在pc和移动端

    什么图片为什么没有正常展示,因为我们之前图片存储时候路径问题,到了远程服务器就不一样了,路径变了,所以这个不能正常展示,但是这个不影响项目的运行,怎么做,有多种办法,可以idea里面改,也可以服务器运行...但是其实你还需要考虑很多问题,就是加入我们对项目需要更新,比如在改动一些代码,有没有一种便捷方式,只要我们改动提交,远程服务器执行一个脚本,项目就可以自己部署运行?...Shell 脚本自动部署项目 我们所做是,当我们提交完后,也就是提交到github或者gitee,我们可以做到执行费脚本自动和编译,打包,启动。...所以的话必要使用git,打包一定要用到maven。所以这些你需要配置好。这些安装配置都非常简单。 这个最好自己idea配置好git,想都到这步了,没有人还没有idea配置git吧。...fi echo 准备Git仓库最新代码 cd /usr/local/reggle echo 开始Git仓库最新代码 git pull echo 代码完成 cd /usr/local/

    1.2K40

    Jupyter美团民宿应用实践

    Kaggle Kernels,你可以Fork别人分享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环境,以及比赛数据集,帮你配置本地环境解放出来。...离线数据相关任务模式通常是数(小数据/大数据)--> Python处理(单机/分布式)--> 查看结果(表格/可视化)这样循环。...我们希望支持这一类任务工具具有如下特质: 体验流畅:数据任务可以统一工具完成,或者可组合工具链完成。 体验一致:数据任务所用工具应该是一致,不需要根据任务切换不同工具。...方案二:任意Python shell(Python、IPython)执行Spark会话创建语句。 这两种启动方式有什么区别呢? 看一下PySpark架构图: ?

    2.5K21

    Python大数据PySpark(四)SparkBase&Core

    程序是本地,称之为client客户端模式,现象:能够client端看到结果 #如果在集群模式一台worker节点上启动driver,称之为cluser集群模式,现象:client端看不到结果...端 由于Drivr启动client端,能够直接看到结果 实验: #基于Standalone脚本—部署模式client #driver申请作业资源,会向–master集群资源管理器申请 #执行计算过程...任务提交 如果是spark-shell代码最终也会转化为spark-submit执行脚本 Spark-Submit可以提交driver内存和cpu,executor内存和cpu,–deploy-mode...Task线程都会RDD每个分区执行计算,可以执行并行计算 扩展阅读:Spark-shell和Spark-submit bin/spark-shell --master spark://node1...PySpark角色分析 Spark任务执行流程 面试时候按照Spark完整流程执行即可 Py4J–Python For Java–可以Python调用Java方法 因为Python

    50240

    基于Hudi流式CDC实践一:听说你准备了面试题?

    CDC乱序问题,如果有,怎么解决呢? 用了PySpark吗?说一说选择是哪种运行模式?为什么选择呢? PySpark,关于UDF是如何开发?为什么用这种方式开发? .......如果按照库来组织依然很大,可以启动多个采集示例,每个示例对应一个表匹配模式,然后表匹配模式将CDC日志推入到不同topic。这种方式适合大规模CDC日志,控制起来比较灵活。...有几种办法给大家做参考: Kafkatopic仅设置一个分区。这种方式表数量、数据量不是太大是可行。大规模数据量,Kafka数据会出现瓶颈。 自定义Kafka生产策略。...所以,每一次计算都有可能会导致源头重新数据。...看了一下DAG, 确实不再从Kafka直接数据, 而是cache数据, 这个cache也不小呢,每次Batch cache几十GB、上百GB。

    1.2K30

    RocketMQpush消费方式实现太聪明了

    所以RocketMQ为了兼顾两者,就选择通过消费者主动消息来实现push效果,这也是为什么称为“伪push”原因,RocketMQ都给封装好了,你用起来感觉是MQ主动push消息给你。...套到MQ,就是都是消费者主动去MQ消息。 轮询 轮询是指不管服务端数据有无更新,客户端每隔定长时间请求一次数据,可能有更新数据返回,也可能什么都没有。...所以长轮询可以解决如下问题 解决轮询带来频繁请求服务端但是没有的问题 一旦新数据到了,那么消费者能立马就可以获取到新数据,所以效果上,有点像是push感觉。...消费者取消息逻辑 ①消费者有一个后台线程,会去处理取消息(PullRequest) ②先去判断有没有过多消息没有消费,如果有的话,那么就间隔一定时间再次①开始执行取消息逻辑 ③消费者没有过多消息没有消费...但是这些理论不同产品具体实现,实现方式可能不太一样,但都是大同小异,所以当你懂了这些思想,再看其它框架源码,其实就很容易了。 最后最后,再说一句,终于***发年终奖了。。

    90740

    Spark团队新作MLFlow 解决了什么问题

    从而可以给定不同参数,然后Pyspark进行调度,最后把所有实验结果汇报给Tracking Server....预测方面,对于一些标准库比如SKLearn,因为一般而言都有predict方法,所以无需开发即可通过MLFlow进行部署,如果是自定义一些算法,则需要提供一个模块,实现里面定义方法签名(比如predict...和MLSQL对比 相比较而言,MLFLow更像一个辅助工具和标准,你只要按这个标准写ML程序(选用你喜欢算法框架),就能实现实验记录追踪,多环境部署(比如可以很容易笔记本移植到你笔记本上跑...而且按MLFlow架构,整个流程都是算法工程师来完成,这样就无法保证数据预处理性能(算法可以用任何库来完成数据处理),研发只会负责后面模型部署或者嵌入到spark(而且必须用pyspark了...MLSQL允许用户自定义脚本进行训练和预测过程,制定更为严格规范,虽然允许你用自己喜欢任何算法框架完成训练脚本和预测脚本开发,但是需要符合响应规范从而嵌入到MLSQL语法里使用。

    1.3K20

    3万字长文,PySpark入门级学习教程,框架思维

    下面将会相对宏观层面介绍一下PySpark,让我们对于这个神器有一个框架性认识,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。...因为一个Spark作业调度,多个作业任务之间也是相互依赖,有些任务需要在一些任务执行完成了才可以执行。...因为Reduce task需要跨节点去分布不同节点上Map task计算结果,这一个过程是需要有磁盘IO消耗以及数据网络传输消耗,所以需要根据实际数据情况进行适当调整。...♀️ Q6: 什么是惰性执行 这是RDD一个特性,RDD算子可以分为Transform算子和Action算子,其中Transform算子操作都不会真正执行,只会记录一下依赖关系,直到遇见了Action...而为什么使用了这些操作就容易导致数据倾斜呢?大多数情况就是进行操作key分布不均,然后使得大量数据集中一个处理节点上,从而发生了数据倾斜。

    9.3K21

    Python大数据PySpark(二)PySpark安装

    examples/src/main/python/pi.py \ 10 蒙特卡洛方法求解PI 采用扔飞镖方法极限情况下,可以用落入到圆内次数除以落入正方形内次数 hadoop jar...,节点主机名和端口号 3-现象:进入到spark-shellpyspark,会开启4040端口webui展示,但是一旦交互式命令行退出了,wenui无法访问了,需要具备Spark历史日志服务器可以查看历史提交任务...角色分析 Master角色,管理节点, 启动一个名为Master进程, *Master进程有且仅有1个*(HA模式除外) Worker角色, 干活节点,启动一个名为 Worker进程., Worker...(3)spark-submit #基于Standalone脚本 #driver申请作业资源,会向--master集群资源管理器申请 #执行计算过程worker一个worker有很多...2)、Driver会将用户程序划分为不同执行阶段Stage,每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成,这些Task分别作用于待处理数据不同分区。

    2.4K30

    pyspark on hpc

    本地内部集群资源有限,简单数据处理跑了3天。HPC上有很多计算资源,出于先吃锅里再吃碗里思想,琢磨先充分利用共有资源。简单调研下,也不是很复杂事情。...1 方案 spark 用local模式 spark standalone涉及多节点通讯,复杂度高;而多任务并行完全可以规划数据分片,每个独立用一个spark local处理;这样就规避了复杂集群搭建...python环境能够找到pyspark 这本质上是通过env环境变量实现,具体实现一个是python设置,一个.bashrc或shell设置。...2 步骤 1) 安装spark(就是解压) 解压spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz到用户目录下,比如/users/username/tools/spark/spark 用了一个软连接...spark 2)python代码配置,以使用pyspark 下面构建环境及测试代码可以py文件和jupyter测试通过。

    1.7K71

    先带你了解一些基础知识

    最大优化是计算任务中间结果可以存储在内存,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代 MapReduce 算法场景可以获得更好性能提升。...数据格式和内存布局:Spark 抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集 RDD,能够控制数据不同节点分区,用户可以自定义分区策略。...各种环境都可以运行,Spark Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机运行。它可以访问不同数据源。...case3:统计有多少不同单词方法 这里稍微复杂一点,可以稍微看一看就好了。...目前在读一本书是 Tomasz DrabasPySpark实战指南》,有兴趣同学可以一起来看看。 ? References Spark大数据实战课程——实验楼

    2.1K10

    如何 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

    喜欢 Pandas — 还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代 Excel”播客。 仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库一个很棒库。...Spark 可以通过 PySpark 或 Scala(或 R 或SQL)用 Python 交互。写了一篇本地或在自定义服务器上开始使用 PySpark 博文— 评论区都在说上手难度有多大。...有时, SQL 编写某些逻辑比 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变。不允许切片、覆盖数据等。...用于 BI 工具大数据处理 ETL 管道示例 Amazon SageMaker 执行机器学习管道示例 你还可以先从仓库内不同来源收集数据,然后使用 Spark 变换这些大型数据集,将它们加载到...SageMaker 一个优势是它可以轻松部署并通过 Lambda 函数触发模型,而 Lambda 函数又通过 API Gateway REST 端点连接到外部世界。

    4.4K10

    .Net Core in Docker - 容器内编译发布并运行

    方法Kestrel监听5000端口 ?...本地运行一下试试 推送源码到代码仓库 把我们代码推送到对应Git仓库,方便我们部署服务器上直接最新代码。...访问一下服务器5000端口,发现能够正确返回数据表示我们Asp.net Core程序容器运行成功了 以后当我们对源码进行修改,并提交后,我们只需服务器上最新代码然后使用docker build...使用shell脚本简化操作 为了偷懒不想敲那么长命令,我们可以构建一个脚本,把命令一次性写好,以后只要运行一次脚本可以了。...但是尽管这样每次发布都需要ssh到服务器上然后运行脚本,特别是开发环境可能经常需要发布,还是觉得麻烦。有没有什么办法让我们push代码后服务器自动就开始部署最新代码到容器运行了呢?

    1.9K40

    微信支付一面(C++后台)

    参与建设一个信息流广告投放系统(流金系统),承接腾讯看点信息流业务,针对不同信息流平台根据大数据做精细化流量运营,帮助腾讯看点实现流量变现、商业价值最大化。...由于业务后台广告与资讯为节省耗时是并发,我们在对品牌广告进行保护时需要知道资讯健康信息。...这种情况下顺其自然地想到一个实现方法就是上游(业务后台)在拉资讯后带上资讯健康信息再来广告,即并发改串行。但这个方法不可行,因为串行耗时大于端给到业务后台超时时间,满足低延迟要求。 ?...既然并发改串行无法满足低延迟要求,那么从业务层面来考虑有没有什么方法呢。既然业务后台能够拿到资讯健康信息和广告,那么品牌广告过滤放在业务后台来实现不就顺理成章了吗?...二次请求耗时因为是直接内存获取广告,耗时极短,大概 10ms 内,远远小于全链路广告耗时,满足了低延迟要求。 ?

    1.8K11
    领券