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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.take...) 从一个按照升序排列的RDD，或者按照key中提供的方法升序排列的RDD， 返回前n个元素 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.takeOrdered..., seed=None) 返回此 RDD 的固定大小的采样子集 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.takeSample print...) 返回RDD的前n个元素(按照降序输出, 排序方式由元素类型决定) (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.top print(".../结合律的运算符来归约RDD中的所有元素; 处一般可以指定接收两个输入的 匿名函数; pyspark.RDD.reduce print("reduce_test\n",

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    pyspark 内容介绍（一）

    将分为两篇介绍这些类的内容，这里首先介绍SparkConf类1. class pyspark.SparkConf(loadDefaults=True, _jvm=None, _jconf=None) 配置一个...使用AccumulatorParam对象定义如何添加数据类型的值。默认AccumulatorParams为整型和浮点型。如果其他类型需要自定义。...=None, batchSize=0)、 用任意来自HDFS的键和值类读取一个老的Hadoop输入格式，本地系统（所有节点可用），或者任何支持Hadoop的文件系统的URI。...重写任何用户自定义的日志设定。有效的日志级别包括：ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN。...每个文件被当做一个独立记录来读取，然后返回一个键值对，键为每个文件的路径，值为每个文件的内容。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

    ，值(Value)为一个list 1.keys() 该函数返回键值对RDD中，所有键(key)组成的RDD pyspark.RDD.keys # the example of keys print("...RDD， 该RDD的键(key)是使用函数提取出的结果作为新的键， 该RDD的值(value)是原始pair-RDD的值作为值。...(value)，应用函数，作为新键值对RDD的值，而键(key)着保持原始的不变 pyspark.RDD.mapValues # the example of mapValues print("rdd_test_mapValues...使用指定的满足交换律/结合律的函数来合并键对应的值(value),而对键(key)不执行操作，numPartitions=None和partitionFunc的用法和groupByKey()时一致；...numPartitions的值是要执行归约任务数量，同时还会影响其他行动操作所产生文件的数量； 而处一般可以指定接收两个输入的 匿名函数。

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    Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

    ，mapPartitions() 的输出返回与输入 RDD 相同的行数，这比map函数提供更好的性能; filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式，来筛选出满足为真的元素 union...;带有参数numPartitions，默认值为None，可以对去重后的数据重新分区 groupBy() 对元素进行分组。...RDD【持久化】一节已经描述过 二、pyspark 行动操作     PySpark RDD行动操作(Actions) 是将值返回给驱动程序的 PySpark 操作.行动操作会触发之前的转换操作进行执行.../api/python/pyspark.html#pyspark.RDD takeSample(withReplacement, num, seed=None) 返回此 RDD 的固定大小的采样子集 top...是由生成的;而值是原始RDD每个元素#例子rdd=sc.paralleize([1,2,3])New_rdd=rdd.keyBy(lambda x: x*2 + 1)# New_rdd 的结果为 [ (

    4.4K20

    浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

    脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据，需要敏锐的发现数据的各类特征，为后续机器学习等业务提供充分的理解，以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作，也就是业界常说的让数据自己说话。...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。

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    PySpark基础

    前言PySpark，作为 Apache Spark 的 Python API，使得处理和分析大数据变得更加高效且易于访问。本章详细讲解了PySpark 的基本概念和架构以及据的输入与输出操作。...②安装PySpark库电脑输入Win+R打开运行窗口→在运行窗口输入“cmd”→点击“确定”→输入pip install pyspark③编程模型PySpark 的编程流程主要分为以下三个步骤：准备数据到..., value)设置 executor 的环境变量 get(key, defaultValue=None)获取指定键的配置值，若不存在，则返回默认值...("spark.some.config.option", "value")可设置任何有效的 Spark 配置选项 二、数据输入①RDD对象如下图所示，PySpark 支持多种格式的数据输入...SparkContext对象sc=SparkContext(conf=conf)# 准备RDDrdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,])# count算子，统计rdd内有多少条数据，返回值为数字

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    pyspark之dataframe操作

    方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...driver端，为Row对象，[0]可以获取Row的值 mean_salary = final_data.select(func.mean('salary')).collect()[0][0] clean_data...:'--', 'Dob':'unknown'}).show() 9、空值判断 有两种空值判断，一种是数值类型是nan，另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull from pyspark.sql.functions...import isnull, isnan # 1.None 的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1, None), (None, 2)], ("a", "b"))...(subset=['FirstName']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式 # 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型

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    PySpark数据计算

    语法：new_rdd = rdd.map(func)参数func为一个函数，该函数接受单个输入参数，并返回一个输出值，其函数表示法为f:(T) → Uf：表示这是一个函数(方法)T：表示传入参数的类型，...可以是任意类型U：表示返回值的类型，可以是任意类型(T)-U：表示该方法接受一个参数（类型为 T），返回值的类型为 Uimport osfrom pyspark import SparkConf, SparkContext...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。...语法:new_rdd = rdd.reduceByKey(func) 参数func是一个用于合并两个相同键的值的函数，其接收两个相同类型的参数并返回一个相同类型的值，其函数表示法为f:(V，V)→>V...语法:new_rdd = rdd.sortBy(func, ascending=True, numPartitions=None)参数:func：用于指定排序依据的函数参数ascending：指定排序的顺序

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    浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

    脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...数据质量核查与基本的数据统计 对于多来源场景下的数据，需要敏锐的发现数据的各类特征，为后续机器学习等业务提供充分的理解，以上这些是离不开数据的统计和质量核查工作，也就是业界常说的让数据自己说话。...4.1 统一单位 多来源数据 ，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。

    3K30

    spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

    RandomSampling - 随机采样 StratifiedSampling - 分层采样 WeightedSampling - 权重采样 计算逻辑 随机采样 系统随机从数据集中采集样本，随机种子的输入值不同导致采样结果不同...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...权重采样 选择权重值列，假设权重值列为班级，样本A的班级序号为2，样本B的班级序号为1，则样本A被采样的概率为样本B的2倍。...采样数 最终的采样数依赖于采样量计算方式，假设原始数据集样本数为100，如果选择数量方式，则最终数据集的采样数量与输入数量一致，如果选择比例方式，比例为0.8，则最终数据集的采样数量80。...SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本 欠采样 spark 数据采样 是均匀分布的嘛？

    6.4K10

    Effective PySpark(PySpark 常见问题)

    PySpark worker启动机制 PySpark的工作原理是通过Spark里的PythonRDD启动一个（或者多个，以pythonExec, 和envVars为key）Python deamon进程...python worker是可以复用的，并不会用完就立马销毁。一个task过来的流程为， 看看worker里有清闲的么，如果有，就直接返回。没有就fork一个新的worker....如何定义udf函数/如何避免使用Python UDF函数 先定义一个常规的python函数： # 自定义split函数 def split_sentence(s): return s.split...(StringType())) documentDF.select(ss("text").alias("text_array")).show() 唯一麻烦的是，定义好udf函数时，你需要指定返回值的类型...另外，在使用UDF函数的时候，发现列是NoneType 或者null,那么有两种可能： 在PySpark里，有时候会发现udf函数返回的值总为null,可能的原因有： 忘了写return def abc

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    【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...他们为上个月选定的大批量产品分享了各种客户的购买汇总。...默认情况下，drop()方法将删除包含任何空值的行。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...值。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称

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    手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

    他们为上个月选定的大批量产品分享了各种客户的购买汇总。...默认情况下，drop()方法将删除包含任何空值的行。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...值。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称...在接下来的几周，我将继续分享PySpark使用的教程。同时，如果你有任何问题，或者你想对我要讲的内容提出任何建议，欢迎留言。 （*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

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    手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...他们为上个月选定的大批量产品分享了各种客户的购买汇总。...默认情况下，drop()方法将删除包含任何空值的行。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...值。...选择特征来构建机器学习模型 首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称

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