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2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的​​​​​​​共享变量

实现功能：  第一、过滤特殊字符 非单词符合存储列表List中 使用广播变量广播列表  第二、累计统计非单词符号出现次数 定义一个LongAccumulator累加器，进行计数 示例代码： package...{SparkConf, SparkContext} /**  * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数  * -a....，只要有这些单词就过滤: 特殊字符存储列表List中     val list: List[String] = List(",", "..., "#", "$", "%")     // 通过广播变量 将列表list广播到各个Executor内存中，便于多个Task使用     val listBroadcast: Broadcast[List...= null && line.trim.length > 0)       // 2)、分割单词       .flatMap(_.trim.split("\\s+"))       // 3)、过滤字典数据

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PySpark UD(A)F 的高效使用

接下来，Spark worker 开始序列化他们的 RDD 分区，并通过套接字将它们通过管道传输到 Python worker，lambda 函数在每行上进行评估。...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。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。

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    我用Spark实现了电影推荐算法

    最后我选择了协同过滤算法，原因就是题目要求基于大数据技术，而Spark中恰好集成了协同过滤，同时Spark能与其他的大数据技术更好地联动，所以最后就是就基于Spark的协同过滤来实现一个推荐系统。...协同过滤我们先了解什么是协同过滤算法。协同过滤算法的原理基于用户之间的行为和偏好，通过分析用户与物品之间的交互数据（如评分、购买记录等）来进行推荐。其核心思想是“相似的用户喜欢相似的物品”。...Spark的协同过滤在Spark的Mlib机器学习库中，就提供了协同过滤的实现。...建议根据以下因素进行调整：数据规模：大数据集可能需要更多的迭代才能收敛评估指标：通过交叉验证或其他评估手段来确定达到最佳性能所需的迭代次数计算资源：考虑可用的计算资源和时间预算来决定合适的迭代次数过拟合过拟合...然后生成两个推荐列表：为每部电影生成前10个可能喜欢它的用户的推荐列表图片为这3个用户生成前10部电影的推荐列表图片这样，使用Spark的ALS算法，完成了电影推荐系统的后台推荐数据准备。

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    Weiflow：微博也有机器学习框架？

    如在Spark node中，通过Spark SQL或Dataframe DSL（Domain Specific Language）可以轻松地实现大部分处理逻辑，如数据统计、清洗、过滤、联接等操作。...这类函数首先通过第一个参数，如pickcat函数所需的字符串列表（在规模化机器学习应用中会变得异常巨大），生成预定义的数据结构，然后通过第二个参数反查该数据结构，并返回其在数据结构中的索引。...处理函数被定义后，通过闭包发送到各执行节点（如Spark中的Executor），在执行节点遍历数据时，该函数将每次执行读取第一个字符串列表参数、生成特定数据结构的任务；然后读取第二个字符串参数，反查数据结构并返回索引...面对千万级、亿级待检索数据，当数据字典以不可变长数组存储时，通过数据值反查索引的时间复杂度显而易见。...后来通过调整数据字典结构，对多种数据结构进行对比、测试，最终将不可变长数组替换为HashMap，解决了反查索引的性能问题。

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    PySpark基础

    RDD → RDD迭代计算 → RDD导出为列表、元组、字典、文本文件或数据库等。...数据输入：通过 SparkContext 对象读取数据数据计算：将读取的数据转换为 RDD 对象，并调用 RDD 的成员方法进行迭代计算数据输出：通过 RDD 对象的相关方法将结果输出到列表、元组、字典...set(key, value) 设置任意的配置参数，通过键-值对的方式设置配置项 setAll(pairs) 批量设置多个配置项，接收包含键-值对的列表或元组...RDD 的全称是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），它是 PySpark 中数据计算的载体，具备以下功能：提供数据存储提供数据计算的各类方法 RDD 具有迭代计算特性...对于字典，只有键会被存入 RDD 对象，值会被忽略。③读取文件转RDD对象在 PySpark 中，可通过 SparkContext 的 textFile 成员方法读取文本文件并生成RDD对象。

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    【Python推导式秘籍】：一行代码的艺术，高效数据处理之道

    列表推导式的语法结构紧凑，易于阅读，适用于基于现有列表或者其他可迭代对象生成新列表的场景，特别是当新列表的每个元素都是通过对原列表元素进行某种变换或过滤得到时。...字典推导式让你能够以一种简洁、易读的方式从可迭代对象中创建字典。其基本结构允许你快速地对数据进行转换或过滤，并形成键值对。...总结 使用字典推导式可以方便地生成一个字典，并且能够对其中的元素进行变换和过滤。 它是一种简洁、灵活的编程技巧，常用于数据处理和清洗等场景。 三、集合推导式 1....item：在迭代期间考虑的当前项。 iterable：任何可迭代的对象，如列表、元组、字符串或其它可迭代数据结构。 condition（可选）：一个过滤条件，仅当条件为真时，相应的项才被生成。...特点总结： 内存效率：生成器推导式在内存中不保存所有生成的值，而是在每次迭代时生成下一个值，这对于大数据处理至关重要。 惰性求值：直到调用（如通过迭代或转换为列表等操作），生成器才开始计算。

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    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...不过这个命名其实是非常直观且好用的，如果熟悉Spark则会自然联想到在Spark中其实数据过滤主要就是用给的where算子。...由于DataFrame可看做是嵌套dict结构，所以也提供了类似字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法非常类似: ? 9. lookup。

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    函数进阶· 第3篇《常用内置函数filter()、map()、zip()，怎么用的呢？》

    ❞ 目录 一、filter()函数 1.filter()过滤序列 2.生成器、迭代器都是可迭代对象 二、map()函数 三、zip()函数 1.什么是 zip()函数 2.zip()可以快速创建字典 「...filter()函数可以过滤，可以写过滤条件。比如要保留n数据要保留下来，n迭代对象里面的元素迭代出来，每个元素当作一个参数，传到前面这个函数fun里面，然后把函数的返回值添加到新的列表里面。 ? 要统一处理一批数据的时候，就可以通过它来做。...多余的数据清除掉了，不要了。 2.zip()可以快速创建字典 你看，和字典items()取值出来的数据是一样的： ?...创建字典的时候，可通过这种方式快速创建字典。 把键放在一个列表里，把值放在一个列表里，通过zip()打包一下，通过dit()就能把它转换成一个字典。

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    初学python之解析式

    36, 49, 64, 81, 100] 将生产环节元素表达式放在最前面 列表解析语法 [返回值 for 元素 可迭代对象if条件] 使用中括号表示，内部for为循环跟if条件可选，返回一个新的列表 这样可以简化编程中书写并且减少了栈帧...= 0] Out[13]: [0, 6, 12, 18] 推导式的多重过滤 使用and进行代替多个if:if:if，对多重邓加进行代替 for i in iter1:     for j in iter2...立即生成和延后计算，可以嵌套在列表解析式中从返回值来讲，更节省内存，生成器则全部生成并返回 生成器没有数据，占用内存极少，使用的时候逐个返回 列表需要占用更多的内存 计算速度 生成器耗时间非常短，列表解析消耗时间略长...range(500)) 741 ns± 7.58 ns perloop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) 集合解析式 将返回值for作为可迭代对象通过...a = iter(range(5)) 迭代器对象，迭代器本身是可迭代的，所以说可以通过iter方法将可迭代对象封装为迭代器然后通过next方法进行迭代 zip 拉链函数 将多个可迭代函数合并在一起，返回一个迭代器

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    如何使用Python的filter函数

    介绍 Python内置的filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。...filter()函数的基本语法是: filter(function, iterable) 返回一个可迭代的filter对象，可以使用list()函数将其转化为列表，这个列表包含过滤器对象中返回的所有的项...filter()函数所提供的过滤方法，通常比用列表解析更有效，特别是当我们处理更大的数据集时。例如，列表解析会生成一个新列表，这会增加该处理的运行时间。...如果所要过滤数据更复杂了，还可能要使用正则表达式，这可能会提高代码的可读性。...将filter()用于复杂场景 对于复杂的数据结构，filter()也可以胜任，例如，有一个由字典组成的列表，我们不仅要遍历列表中的每项（字典）， 还可能要遍历字典中的每个键值对，以便得到所有的数据。

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    如何使用Python的filter函数

    介绍 Python内置的filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。...filter()函数的基本语法是: filter(function, iterable) 返回一个可迭代的filter对象，可以使用list()函数将其转化为列表，这个列表包含过滤器对象中返回的所有的项...filter()函数所提供的过滤方法，通常比用列表解析更有效，特别是当我们处理更大的数据集时。例如，列表解析会生成一个新列表，这会增加该处理的运行时间。...如果所要过滤数据更复杂了，还可能要使用正则表达式，这可能会提高代码的可读性。...将filter()用于复杂场景 对于复杂的数据结构，filter()也可以胜任，例如，有一个由字典组成的列表，我们不仅要遍历列表中的每项（字典）， 还可能要遍历字典中的每个键值对，以便得到所有的数据。

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    第一

    1.13通过某个关键字排序一个字典列表： 问题：有一个字典列表，想根据某个或某几个字典字段来排序这个列表。...1.15通过某个字段将记录分组： 问题：你有一个字典或者实例的序列，然后你想根据某个特定的字段比如 date 来分组迭代访问。...1.16过滤序列元素： 问题：你有一个数据序列，想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列 解决方案：使用列表推导、使用生成器表达式迭代产生过滤的元素 1.17从字典中提取子集： 问题：你想构造一个字典...解决方案：字典推导、通过创建一个元组序列然后把它传给 dict() 函数也能实现 1.18映射名称到序列元素： 问题：你有一段通过下标访问列表或者元组中元素的代码，但是这样有时候会使得你的代码难以阅读，...() , max() ）， 但是首先你需要先转换或者过滤数据 解决方案：一个非常优雅的方式去结合数据计算与转换就是使用一个生成器表达式参数。

    1.1K10

    Spark 与 DataFrame

    Spark 与 DataFrame 前言 在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...getOrCreate() 创建一个列表，列表的元素是字典，将其作为输出初始化 DataFrame： data = [{"Category": 'A', "ID": 1, "Value": 121.44...，可以通过 spark.read 方法来实现，你也可以指定 options 添加额外选项。...写数据 write 的使用方法与 read 相同，可以通过 format 指定写入的格式，默认为 csv，也可以通过 options 添加额外选项。...删除重复记录 df.dropna() # 删除缺失值 df.orderBy('Value') # 排序 df.filter(df['Value'] > 100) # 过滤指定数据

    1.8K10

    Python中的推导式-简洁高效的编程利器

    、字典和集合等数据结构。...本文将介绍Python中的三种主要推导式：列表推导式、字典推导式和集合推导式。通过代码示例和详细解释，展示它们在实际应用中的威力和灵活性。列表推导式列表推导式是一种使用简单语法生成新列表的方法。...下面是一个示例，演示如何使用列表推导式从一个列表中过滤出偶数：numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]even_numbers = [x for x in numbers...字典推导式还可以用来进行键值对的筛选，例如，从一个字典中过滤出值大于等于10的键值对：scores = {'Alice': 80, 'Bob': 75, 'Charlie': 90, 'David':...本文介绍了三种常见的推导式：列表推导式、字典推导式和集合推导式，并通过代码示例详细阐述了它们的用法和应用场景。

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    使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

    语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。 例 在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...语法 list_name.append(element) 在这里，append（） 函数是一个列表方法，用于将元素添加到list_name的末尾。它通过将指定的元素添加为新项来修改原始列表。...groupby（） 函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。

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    地图函数在 Python 中有什么用？

    Python 的 map（） 函数将一个函数应用于迭代器中作为输入提供的每个项目。列表、元组、集合、字典或字符串都可以用作迭代器，它们都返回可迭代的映射对象。...迭代器 - 一个强制性的可迭代对象。它可以是列表、元组等。map（） 函数接受多个迭代器对象作为参数。...字典项可以使用键访问，但列表元素通过索引按其在列表中的位置进行检索，这就是字典与列表的不同之处。 由于字典是一个迭代器，你可以在 map（） 函数中使用它。...将 map（） 与 filter（） 一起使用 在某些情况下，我们必须处理一个可迭代的输入，并通过从输入中删除/过滤不必要的项目来返回另一个可迭代的输入。...Map（） 通常用于转换和处理可迭代对象，而无需循环。 在本文中，我们通过使用几种数据类型作为示例，学习了如何在 Python 中使用 map（） 方法。

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    Flask Jinja2 模板中的变量和过滤器

    传递的数据类型可以是数字，字符串，列表，字典等所有 Python 中的数据类型。 接下来，使用代码来实现变量的传递。 1....data ，这里只以字典作为例子，其他的数据类型一样。...获取字典中的值有两种方法，一种是 Python 中字典的使用方式 data['key']，一种是通过对象属性的方式 data.key。...获取字典中的键的方法与 Python 中的方法相同 data.keys() ，不过这种方式获取到的是一个迭代器对象，要一个一个的取出需要使用遍历。 在模板语言中也可以使用 if...else......10. first：取列表或迭代器中的第一个元素。 11. last：取列表或迭代器中的最后一个元素。 12. length：返回列表的长度。 13. sum：对数字列表求和。

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    CarbonData实践(一)

    数据的聚合分析方面，如果有不错的where过滤，则相当一部分查询也是快于Parquet的，并且拥有更少的Tasks数，这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。...环境 Spark 1.6.0 + CarbonData 1.0.0 你可以通过这篇文章的介绍 迅速搭建一个基于CarbonData存储，以Spark为计算引擎的 Rest Service 服务。...数据导入 我们尝试两个规模数据的导入： 1000万数据的导入 12亿数据的导入（原始表24亿） Spark 版本为 CDH5.7 Spark 1.6.0 ,对应所有的配置参数： --conf "spark.sql.shuffle.partitions...： 构建全局字典文件 创建数据文件 所谓全局字典，其实指的是将你的列值用一个数字来存储和表示，这是列式存储的一个常用技巧。...一般而言高于五万十万以上的基，而你的资源又非常有限，那么可以排除掉，不建字典。 在写入数据文件时，需要构建MDK。

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    Python高级过滤器：掌握filter函数从入门到精通

    这意味着在进行一次迭代之后，迭代器中的元素就会被耗尽。如果需要多次访问结果，可以将它转换为列表或使用循环来逐个访问。...过滤多个可迭代对象filter()函数还可以同时过滤多个可迭代对象，此时传入的函数应该接受相应数量的参数。filter()会将多个可迭代对象中的元素按位置一一传入函数进行判断。...综合示例：筛选出年龄大于等于18岁的成年人下面我们来看一个综合示例，通过filter()函数从一个字典列表中筛选出年龄大于等于18岁的成年人。...# 待筛选的字典列表，每个字典包含姓名和年龄信息people = [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 17},...通过掌握filter()函数的各种用法，你可以更加高效地处理可迭代对象，实现自己的业务逻辑。希望本文能够帮助你深入理解和应用filter()函数。

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