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【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个 新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套 解除嵌套 含义 : 下面的的 列表 中 , 每个元素 都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...5], [6, 7, 8]] 如果将上述 列表 解除嵌套 , 则新的 列表 如下 : lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] RDD#flatMap 方法 先对 RDD 中的 每个元素...进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 中的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将 字符串列表...,将每个元素 按照空格 拆分 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect

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    PySpark 通过Arrow加速

    性能损耗点分析 如果使用PySpark,大概处理流程是这样的(注意,这些都是对用户透明的) python通过socket调用Spark API(py4j完成),一些计算逻辑,python会在调用时将其序列化..._': conf = SparkConf() conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true") 你也可以在submit命令行里添加...分组聚合使用Pandas处理 另外值得一提的是,PySpark是不支持自定义聚合函数的,现在如果是数据处理,可以把group by的小集合发给pandas处理,pandas再返回,比如 def trick7...normalize).show() 这里是id进行gourp by ,这样就得到一张id列都是1的小表,接着呢把这个小表转化为pandas dataframe处理,处理完成后,还是返回一张小表,表结构则在注解里定义...,比如只返回id字段,id字段是long类型。

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    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象,而这里的DataFrame每一行为一个Row对象,每一列为一个Column对象 Row:是DataFrame中每一行的数据抽象...1)创建DataFrame的方式主要有两大类: 从其他数据类型转换,包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等,主要是通过spark.createDataFrame()接口创建 从文件、数据库中读取创建...,都是根据指定字段或字段的简单运算执行排序,sort实现功能与orderby功能一致。...DataFrame(包括原有其他列),适用于仅创建或修改单列;而select准确的讲是筛选新列,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列,返回一个筛选新列的DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列

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    【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

    , 指的是 二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是 二元元组 ; 元组 可以看做为 只读列表 ; 二元元组 指的是 元组 中的数据 , 只有两个 , 如 : ("Tom", 18) ("Jerry...和 ("Jerry", 13) 分为一组 ; 如果 键 Key 有 A, B, C 三个 值 Value 要进行聚合 , 首先将 A 和 B 进行聚合 得到 X , 然后将 X 与 C 进行聚合得到新的值...方法工作流程 RDD#reduceByKey 方法 工作流程 : reduceByKey(func) ; 首先 , 对 RDD 对象中的数据 分区 , 每个分区中的相同 键 key 对应的 值 value...; 最后 , 将减少后的 键值对 存储在新的 RDD 对象中 ; 3、RDD#reduceByKey 函数语法 RDD#reduceByKey 语法 : reduceByKey(func, numPartitions..., 该 RDD 对象中 , 列表中的元素是 字符串 类型 , 每个字符串的内容是 整行的数据 ; # 将 文件 转为 RDD 对象 rdd = sparkContext.textFile("word.txt

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    PySpark数据计算

    在 PySpark 中,所有的数据计算都是基于 RDD(弹性分布式数据集)对象进行的。RDD 提供了丰富的成员方法(算子)来执行各种数据处理操作。...一、map算子定义:map算子会对RDD中的每个元素应用一个用户定义的函数,并返回一个新的 RDD。...(5) 产生 50结果是新的RD 对象rdd2 ,包含的元素为 10, 20, 30, 40, 50。...二、flatMap算子定义: flatMap算子将输入RDD中的每个元素映射到一个序列,然后将所有序列扁平化为一个单独的RDD。简单来说,就是对rdd执行map操作,然后进行解除嵌套操作。...如果返回 True,则该元素会被保留在新 RDD 中如果返回 False,则该元素会被过滤掉from pyspark import SparkConf, SparkContextimport osos.environ

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API,由Spark使用Arrow传输数据,使用Pandas处理数据。...需要注意的是,StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...快速使用Pandas_UDF 需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段,字段对应的格式为符合spark的格式。...如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法,且保存index,那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型(下段代码注释内容) import...注意:上小节中存在一个字段没有正确对应的bug,而pandas_udf方法返回的特征顺序要与schema中的字段顺序保持一致!

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    【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

    RDD 中的每个元素提取 排序键 ; 根据 传入 sortBy 方法 的 函数参数 和 其它参数 , 将 RDD 中的元素按 升序 或 降序 进行排序 , 同时还可以指定 新的 RDD 对象的 分区数...RDD 对象 ) 中的 分区数 ; 当前没有接触到分布式 , 将该参数设置为 1 即可 , 排序完毕后是全局有序的 ; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD 对象 , 其中的元素是 按照指定的...os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print

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    Spark笔记5-环境搭建和使用

    安装环境 安装Java和Hadoop2.7.1 官网下载 配置spark的classpath 如果需要使用HDFS中的文件,则在使用spark前先启动Hadoop 伪分布式 将Hadoop...HDFS中包含两个重要的组件:namenode和datanode namenode:管家节点,数据库的服务作用,只有一个namenode datanode:负责具体的存储数据相关 PySpark pyspark...提供了简单的方式来学习spark API pyspark可以实时、交互的方式来分析数据 pyspark提供了Python交互式的执行环境 pyspark --master 运行模式...的命令主要参数 –master:表示连接到某个master –jars:用于把相关的jar包添加到classpath中;多个jar包,用逗号分割符进行连接 # demo # 本地模式运行在4个CPU.../bin/pyspark --master local[4] --jars code.jar # 执行pyspark默认是local模式 .

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    PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    ,返回一个Array对象 查询概况 df.describe().show() 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() root |-- user_pin: string...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列,返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考:王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中,需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...,然后生成多行,这时可以使用explode方法   下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...; Pyspark DataFrame的数据框是不可变的,不能任意添加列,只能通过合并进行; pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD

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    Pyspark学习笔记(五)RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    键(Key):可以是整型(INT)或者字符串(STRING)对象,也可以是元组这种复杂的对象。...下面将介绍一些常用的键值对转换操作(注意是转换操作,所以是会返回新的RDD) 二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 我们这里以第七次全国人口普查人口性别构成中的部分数据作为示例 [...(value),应用函数,作为新键值对RDD的值,并且将数据“拍平”,而键(key)着保持原始的不变 所谓“拍平”和之前介绍的普通RDD的mapValues()是一样的,就是去掉一层嵌套。...就是说如果对数据分组并不只是为了分组,还顺带要做聚合操作(比如sum或者average),那么更推荐使用reduceByKey或者aggregateByKey, 会有更好的性能表现。...pyspark.RDD.reduceByKey 使用一个新的原始数据rdd_test_2来做示范 rdd_test_2 = spark.sparkContext.parallelize([ ('A',

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    CDH5.15和CM5.15的新功能

    ApacheSpark 2.3+CDH5.15 1.CM5.15中的Navigator2.14支持Spark lineage 2.矢量化PySpark UDF支持,可提高PySpark性能 3.借助History...2.扩展COMPUTE STATS以支持字段的list(多个字段)。 3.添加了新的COMPUTE_STATS_MIN_SAMPLE_SIZE查询选项。...INT_64 -> BIGINT 10.Parquet字典过滤功能可以处理嵌套数据 11.基于已有的Parquet列块大小级别统计信息null_count,如果null_count统计信息表明预测列下的所有值都为...5.Statistics - Hive复制阶段现在显示发现/处理的Hive对象的数量。每种类型的Hive对象分别表示:数据库,表,索引,函数,分区和字段统计信息。...此信息可用于确定每次运行中复制的对象数量。这也可以用来推断完成Hive复制需要多长时间。

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    Pyspark学习笔记(五)RDD操作(四)_RDD连接集合操作

    中的连接函数要求定义键,因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录,因此需要操作键值对RDD rdd_1 = sc.parallelize([('USA', (1,2,3)), ('CHINA...以“左侧”的RDD的key为基准,join上“右侧”的RDD的value, 如果在右侧RDD中找不到对应的key, 则返回 none; rdd_leftOuterJoin_test = rdd_1....以“右侧”的RDD的key为基准,join上“左侧”的RDD的value, 如果在左侧RDD中找不到对应的key, 则返回 none; rdd_rightOuterJoin_test = rdd_1...实现过程和全连接其实差不多,就是数据的表现形式有点区别 生成的并不是一个新的键值对RDD,而是一个可迭代的对象 rdd_cogroup_test = rdd_1.cogroup(rdd_2)...print(rdd_cogroup_test.collect()) #会发现直接输出的话,输出的是可迭代对象的地址 [('USA', (pyspark.resultiterable.ResultIterable

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    Structured Streaming

    二、编写Structured Streaming程序的基本步骤 编写Structured Streaming程序的基本步骤包括: (1)导入pyspark模块 (2)创建SparkSession对象...import split from pyspark.sql.functions import explode 由于程序中需要用到拆分字符串和展开数组内的所有单词的功能,所以引用了来自...2、步骤二:创建SparkSession对象 创建一个SparkSession对象,代码如下: if __name__ == "__main__": spark = SparkSession...(4)trigger:触发间隔,可选,设定触发间隔,如果未指定,则系统将在上一次处理完成后立即检查新数据的可用性。如果由于先前的处理尚未完成导致超过触发间隔,则系统将在处理完成后立即触发新的查询。...(二)输出模式 输出模式用于指定写入接收器的内容,主要有以下几种: (1)Append模式:只有结果表中自上次触发间隔后增加的新行,才会被写入外部存储器。

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    Pyspark学习笔记(五)RDD的操作

    https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-map-transformation/ flatMap() 与map的操作类似,但会进一步拍平数据,表示会去掉一层嵌套...( ) 类似于sql中的union函数,就是将两个RDD执行合并操作;但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重,如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD中的重复值...如果左RDD中的键在右RDD中存在,那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在,那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键,都会返回两个RDD中的所有元素。...集合操作 描述 union 将一个RDD追加到RDD后面,组合成一个输出RDD.两个RDD不一定要有相同的结构,比如第一个RDD有3个字段,第二个RDD的字段不一定也要等于3.

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    数据分析工具篇——数据读写

    1、数据导入 将数据导入到python的环境中相对比较简单,只是工作中些许细节,如果知道可以事半功倍: 1.1、导入Excel/csv文件: # 个人公众号:livandata import pandas...是一个相对较新的包,主要是采用python的方式连接了spark环境,他可以对应的读取一些数据,例如:txt、csv、json以及sql数据,可惜的是pyspark没有提供读取excel的api,如果有...Open()函数中添加encoding参数,即以utf-8格式写入。...中的导出结构相对比较统一,即write函数,可以导出为csv、text和导出到hive库中,可以添加format格式和追加模式:append 为追加;overwrite为覆盖。...如上即为数据的导入导出方法,笔者在分析过程中,将常用的一些方法整理出来,可能不是最全的,但却是高频使用的,如果有新的方法思路,欢迎大家沟通。

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    第2天:核心概念之SparkContext

    默认情况下,PySpark已经创建了一个名为sc的SparkContext,并且在一个JVM进程中可以创建多个SparkContext,但是只能有一个active级别的,因此,如果我们在创建一个新的SparkContext...pyFiles:.zip 或 .py 文件可发送给集群或添加至环境变量中。 Environment:Spark Worker节点的环境变量。 batchSize:批处理数量。...Conf:SparkConf对象,用于设置Spark集群的相关属性。 Gateway:选择使用现有网关和JVM或初始化新JVM。 JSC:JavaSparkContext实例。...Ps:我们没有在以下示例中创建任何SparkContext对象,因为默认情况下,当PySpark shell启动时,Spark会自动创建名为sc的SparkContext对象。...如果您尝试创建另一个SparkContext对象,您将收到以下错误 - “ValueError:无法一次运行多个SparkContexts”。

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    一起学Elasticsearch系列 -Nested & Join

    " 中插入了一个文档,其中 "comments" 字段包含了两个嵌套文档。...使用此参数可以检索与查询匹配的特定嵌套文档,并返回有关它们的信息。 ignore_unmapped(可选):如果设置为 true,则忽略没有嵌套字段映射的文档,并将其视为无匹配。...nested(可选):表示查询是否应该应用于嵌套字段的上下文。默认情况下,设为 true。如果设置为 false,则将查询视为普通的非嵌套查询。...每个索引只允许有一个 join类型的字段映射。 一个元素可以有多个子元素但只有一个父元素。 可以向现有连接字段添加新关系。 也可以向现有元素添加子元素,但前提是该元素已经是父元素。...ignore_unmapped:当设置为true时,如果查询字段不存在映射或没有任何匹配的文档时,将忽略该查询并返回空结果。 max_children:可用于限制每个父文档返回的子文档数量。

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