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PySpark UD(A)F 的高效使用

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)...将一个给定的Spark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。...可能会觉得在模式中定义某些根节点很奇怪。这是必要的，因为绕过了Spark的from_json的一些限制。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。

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2015 Bossie评选：最佳的10款开源大数据工具

Spark的新发展中也有新的为建立可重复的机器学习的工作流程，可扩展和可优化的支持各种存储格式，更简单的接口来访问机器学习算法，改进的集群资源的监控和任务跟踪。...用苏打水（Spark+ H2O）你可以访问在集群上并行的访问Spark RDDS，在数据帧被Spark处理后。再传递给一个H2O的机器学习算法。 4. Apex ?...MapReduce的世界的开发者们在面对DataSet处理API时应该有宾至如归的感觉，并且将应用程序移植到Flink非常容易。在许多方面，Flink和Spark一样，其的简洁性和一致性使他广受欢迎。...SlamData允许您用熟悉的SQL语法来进行JSON数据的嵌套查询，不需要转换或语法改造。 该技术的主要特点之一是它的连接器。...嵌套的数据可以从各种数据源获得的（如HDFS，HBase，Amazon S3，和Blobs）和多种格式（包括JSON，Avro，和buffers），你不需要在读取时指定一个模式（“读时模式”）。

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    机器学习在HEVC 视频编码中的实践

    视频测试，编码速度如下表: 由上可见，对于1080p视频的实时转码（大于30帧），高配CPU也只能做medium配置，但veryslow相对于medium还有17%的压缩空间可用。...问题分析 一个标准的HEVC编码框架如下： 一帧图像送入到编码器，先经过帧内或帧间预测之后，得到预测值，预测值与输入数据相减，得到残差，然后进行DCT变化和量化，得到残差系数，然后送入熵编码模块输出码流...SVM基本原理是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边，建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。...其假定为，平行超平面间的距离越大，分类器的总误差越小。 SVM的关键在于核函数。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。...模型训练之前，要将训练样本映射到[-1 1]区间，然后采用RBF内核，对B帧、P帧分开训练，最后分别得到B帧、P帧的预测模型。

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    机器学习在HEVC 视频编码中的实践

    由上可见，对于1080p视频的实时转码（大于30帧），高配CPU也只能做medium配置，但veryslow相对于medium还有17%的压缩空间可用。...一帧图像送入到编码器，先经过帧内或帧间预测之后，得到预测值，预测值与输入数据相减，得到残差，然后进行DCT变化和量化，得到残差系数，然后送入熵编码模块输出码流，同时，残差系数经反量化反变换之后，得到重构图像的残差值...SVM基本原理是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边，建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。...其假定为，平行超平面间的距离越大，分类器的总误差越小。 SVM的关键在于核函数。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。...模型训练之前，要将训练样本映射到[-1 1]区间，然后采用RBF内核，对B帧、P帧分开训练，最后分别得到B帧、P帧的预测模型。

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    运营数据库系列之NoSQL和相关功能

    存在与Spark的多种集成，使Spark可以将表作为外部数据源或接收器进行访问。用户可以在DataFrame或DataSet上使用Spark-SQL进行操作。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。...流管理 Cloudera Flow Management（CFM）是由Apache NiFi支持的无代码数据摄取和管理解决方案。它为企业提供了高度可扩展的数据移动、转换和管理功能。...HBase和Spark Streaming成为了很好的伴侣，因为HBase可以与Spark Streaming一起提供以下好处： • 即时获取参考数据或配置文件数据的地方 • 以支持Spark Streaming

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    2015 Bossie评选：最佳开源大数据工具

    Spark的新发展中也有新的为建立可重复的机器学习的工作流程，可扩展和可优化的支持各种存储格式，更简单的接口来访问机器学习算法，改进的集群资源的监控和任务跟踪。...用苏打水（Spark+ H2O）你可以访问在集群上并行的访问Spark RDDS，在数据帧被Spark处理后。再传递给一个H2O的机器学习算法。 4....SlamData允许您用熟悉的SQL语法来进行JSON数据的嵌套查询，不需要转换或语法改造。 该技术的主要特点之一是它的连接器。...嵌套的数据可以从各种数据源获得的（如HDFS，HBase，Amazon S3，和Blobs）和多种格式（包括JSON，Avro，和buffers），你不需要在读取时指定一个模式（“读时模式”）。...Apache NiFi 是为数据流设计。它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑。

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    Spark SQL实战(07)-Data Sources

    将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。 本节介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，并进一步介绍可用于内置数据源的特定选项。...lineSep：如果指定，则使用指定的字符串作为行分隔符。 pathGlobFilter：用于筛选文件的通配符模式。 recursiveFileLookup：是否递归查找子目录中的文件。...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode...19| Justin| +----+-------+ 嵌套 JSON // 嵌套 JSON val jsonDF2: DataFrame = spark.read.json( "/Users/javaedge...Parquet可与许多不同计算框架一起使用，如Hadoop、Spark、Hive等，广泛用于各种大数据应用程序。 6.3 优点 高性能、节省存储空间、支持多种编程语言和数据类型、易于集成和扩展等。

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    BigData--大数据技术之SparkSQL

    然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...) .getOrCreate() //加载json数据 val dataFrame = spark.read.json("data\\user.json") //创建user视图...将聚合函数转化为查询列 val avgCol = udaf.toColumn.name("avgAge") //使用聚合函数 val frame:DataFrame = spark.read.json

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    Spark 如何使用DataSets

    这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。...与 DataFrame 一样，DataSets 通过将表达式和数据字段公开给查询计划器(query planner)来充分利用 Spark 的 Catalyst 优化器。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...": 1860, numStudents: 11318} … 你可以简单地定义一个具有预期结构的类并将输入数据映射到它，而不是手动提取字段并将其转换为所需类型。...Encoder 检查你的数据与预期的模式是否匹配，在尝试错误地处理TB大小数据之前提供有用的错误消息。

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    基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

    Hudi 从 HDFS 的转变与世界的大趋势齐头并进，将传统的 HDFS 抛在脑后，以实现高性能、可扩展和云原生对象存储。...通常系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写入一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 作为数据平面来摄取、转换和管理这些数据。...通过有效使用元数据，时间旅行非常容易实现，其只是另一个具有定义起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点以原子方式将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。...如果表已经存在，模式（覆盖）将覆盖并重新创建表。行程数据依赖于记录键（uuid）、分区字段（地区/国家/城市）和逻辑（ts）来确保行程记录对于每个分区都是唯一的。...Hudi 表的模式以适应数据随时间发生的变化。

    2.1K10

    数据湖在大数据典型场景下应用调研个人笔记

    数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成...image.png 非结构化质检图片数据： 通过web前台、数据API服务，进行图片数据的上传及查询，图片需要有唯一ID作为标示，确保可检索。...我们基于Spark，封装了通用化ETL工具，实现了配置化接入，用户无需写代码即可实现源数据到Hive的整体流程接入。...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。...实现SQL化自定义配置动态分区的功能，解决埋点数据倾斜导致的实时任务性能问题，优化资源使用，此场景后面会详细介绍。

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    基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

    Hudi 从 HDFS 的转变与世界的大趋势齐头并进，将传统的 HDFS 抛在脑后，以实现高性能、可扩展和云原生对象存储。...通常系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写入一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 作为数据平面来摄取、转换和管理这些数据。...通过有效使用元数据，时间旅行非常容易实现，其只是另一个具有定义起点和终点的增量查询。Hudi 在任何给定时间点以原子方式将键映射到单个文件组，支持 Hudi 表上的完整 CDC 功能。...如果表已经存在，模式（覆盖）将覆盖并重新创建表。行程数据依赖于记录键（uuid）、分区字段（地区/国家/城市）和逻辑（ts）来确保行程记录对于每个分区都是唯一的。...Hudi 表的模式以适应数据随时间发生的变化。

    1.6K20

    P4:开创数据平面可编程时代

    现有的SDN解决方案将控制平面与转发平面分离，并为我们提供了控制平面的可编程能力。...这一特性通过P4前后端编译器实现，前端编译器将P4高级语言程序转换成中间表示IR，后端编译器将IR编译成设备配置，自动配置目标设备。...（3）可重构性 允许用户随时改变包解析和处理的程序 ，并在编译后配置交换机，真正实现现场可重配能力。...为了实现上述特性，P4语言的编译器采用了模块化的设计，各个模块之间的输入输出都采用标准格式的配置文件，如p4c-bm模块的输出作为载入到bmv2模块中的JSON格式配置文件。P4的架构图如图1所示。...用户首先需要自定义数据帧的解析器和流控制程序，其次P4程序经过编译器编译后输出JSON格式的交换机配置文件和运行时的API，再次配置的文件载入到交换器中后更新解析起和匹配－动作表，最后交换机操作系统按照流控制程序进行包的查表操作

    2.3K70

    ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

    针对这一问题，我们在本文的第四部分提出了一个新的基于模型选择的自动初始化方法，对平面场景算法选择单应性矩阵，而对于非平面场景，算法选择基础矩阵。模型选择的综述方法可参见Torr等人的论文[28]。...地图自动初始化 地图初始化的目的是计算两帧图像之间的相对位姿来三角化一组初始的地图云点。这个方法应该与场景无关（平面的或一般的）而且不需要人工干预去选择良好的双视图配置，比如两幅图应具有明显的视差。...3.模型选择： 如果场景是平面，近平面或存在低视差的情况，则可以通过单映矩阵来求解。...另一方面，对于非平面场景且有足够的视差的情况则可以通过基础矩阵来计算，而在这种情况下单映矩阵只有基于平面点或者低视差的匹配点才能找到。因此，在这种情况下我们应该选择基础矩阵。...然后，回环关键帧及其近邻能观测到的所有地图云点都映射到Ki及其近邻中，并在映射的区域附近小范围内搜索它的对应匹配点，如第5部分D节所述。所有匹配的地图云点和计算Sil过程中的有效数据进行融合。

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    Spark SQL中对Json支持的详细介绍

    Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...在这种情况下，Spark SQL将把这个模式和JSON数据集进行绑定，并且将不再会去推测它的模式。用户不需要了解JSON数据集中所有的字段。...将SchemaRDD对象保存成JSON文件 在Spark SQL中，SchemaRDDs可以通过toJSON 方法保存成JSON格式的文件。...这就意味着用户可以很方便地将数据写成JSON格式，而不需要考虑到源数据集的来源。

    4.6K90

    Delta实践 | Delta Lake在Soul的应用实践

    作者：张宏博，Soul大数据工程师 一、背景介绍 （一）业务场景 传统离线数仓模式下，日志入库前首要阶段便是ETL，Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库，在按day分区的基础上，每天的动态分区1200....写入绑定Spark/DeltaStreamer 2.API较为复杂 Iceberg 优势： 1.可插拔引擎 劣势： 1.调研时还在发展阶段，部分功能尚未完善 2.Join式Merge，成本高 调研时期...我们基于Spark，封装了通用化ETL工具，实现了配置化接入，用户无需写代码即可实现源数据到Hive的整体流程接入。并且，为了更加适配业务场景，我们在封装层实现了多种实用功能： 1....嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。 5....（三）Spark Kafka偏移量提交机制导致的数据重复 我们在使用Spark Streaming时，会在数据处理完成后将消费者偏移量提交至Kafka，调用的是spark-streaming-kafka

    1.5K20

    【笔记】《游戏编程算法与技巧》7-12

    语法树是一种树结构, 其叶节点是操作数, 中间节点是操作符, 可嵌套构造 以后序遍历的形式遍历语法树, 将对应的每个子树的叶节点和中间节点翻译为底层开发语言进行计算, 或者作为解释型语言通过调用内置的函数来实现表达式的计算..., 只适合简单数据, 一般用于配置文件 XML: 类似HTML的标记文件, 可以自定义标签和属性, 因此使用方便....缺点是需要很多额外的字符进行控制, 可读性较差且生成的文件比较大 JSON: 游戏中常用的轻量级数据格式, 可读性好但生成的文件也比较大 12 网络游戏 各种协议 IP: 传输层协议....发送者将当前的时间戳放入数据帧, 然后接收者原样发回, 通过接收到的时间和之前放入的时间戳对比计算延迟时间. ICMP通过校验和来确保可靠 TCP: 网络层协议...., 客户端的所有关键行为都需要发送给服务器, 由服务器计算, 验证行为是否合法并计算行为造成的后果, 然后通知给相关的其它客户端 因此游戏的很多逻辑判断实际上处于服务器上, 需要实现单人模式的游戏应该设计将单人模式作为此模型中一种特殊的多人模式

    2.2K20

    云数据中心网络虚拟化——大二层技术巡礼之L2 Fabric技术传输隧道

    下面来看TRILL的报文格式。 ? TRILL的封装在本质上是一种路由封装，它的寻址发生在网络层，因此不妨将TRILL比对着IP路由来看。...数据平面转发流程可概括为：收到虚拟机的原始帧后，Ingress RB为Original Frame封装TRILL报头，根据C-DA标记Egress Nickname，并根据Egress Nickname...除了SPBM以外，SPB还有另外一种模式SPBV。这种模式与802.1ad类似，是一种QinQ的VLAN标签栈技术，不属于隧道技术的范畴，下面主要对SPBM模式进行介绍。...数据平面上，入口BEB根据原始帧内部的目的MAC地址标记B-DA，并根据B-DA地址转发给下一跳的BCB（Backbone Core Bridge），BCB继续逐跳转发到出口BEB，最后出口BEB剥掉外层的封装...从技术上来看，TRILL数据平面和控制平面兼修，更为完整也更有深度。而SPB则更为取巧，利用了现成的数据封装格式，只是添加了一些控制平面的逻辑。

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