Spark Scala API:在spark.createDataFrame官方示例中没有可用的typeTag - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值下面是基于Spark MLlib...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！ // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！...中的Label信息 val df3 = spark.createDataFrame(Seq( (0, 2.0), (1, 1.0), (2, 1.0),.../IndexToStringTest.scala 最终还是推荐详细阅读官方文档，不过官方文档真心有些粗糙，想要了解其中的原理，还是得静下心来看看源码。

3K0 0

如何做Spark 版本兼容

我们知道Spark2.0 ，Spark 1.6还有Spark 1.5 三者之间版本是不兼容的，尤其是一些内部API变化比较大。如果你的系统使用了不少底层的API,那么这篇文章或许对你有帮助。...在Spark中，你可以通过 org.apache.spark.SPARK_VERSION 获取Spark的版本。...然而这种方式有一个缺点，尤其是在Spark中很难避免，如果compileCode 返回的值ref是需要被序列化到Executor的，则反序列化会导致问题，因为里面生成的一些匿名类在Executor中并不存在...比如前面我们提到的，对于Vector相关的API,1.6 和2.0 是不同的，那么我们可以剥离出两个工程，每个工程适配对应的版本，然后发布jar包，在Maven中根据Profile机制，根据Spark版本引入不同的适配包...于是我们改写了udf的是实现，然而这个实现也遇到了挫折，因为里面用到比如UserDefinedFunction类，已经在不同的包里面了，我们依然通过放射的方案解决： def udf[RT: TypeTag

1.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Spark Pipeline官方文档

：预测器、转换器和参数例子：Pipeline 模型选择（超参数调试） Pipelines中的主要概念 MLlib中机器学习算法相关的标准API使得其很容易组合多个算法到一个pipeline或者工作流中...，这一部分包括通过Pipelines API介绍的主要概念，以及是从sklearn的哪部分获取的灵感； DataFrame：这个ML API使用Spark SQL中的DataFrame作为ML数据集来持有某一种数据类型...和预测器的fit都是无状态的，未来可能通过其他方式支持有状态的算法；每个转换器或者预测器的实例都有一个唯一ID，这在指定参数中很有用； Pipeline 在机器学习中，运行一系列的算法来处理数据并从数据中学习是很常见的...pipeline持久化到硬盘上是值得的，在Spark 1.6，一个模型的导入/导出功能被添加到了Pipeline的API中，截至Spark 2.3，基于DataFrame的API覆盖了spark.ml和...如果一个改变没有被报告，那么它应该是为了修复bug出现的；示例代码这部分针对上述讨论的内容给出代码示例，更多相关信息，可以查看API文档（Scala、Java、Python）；例子：预测器、转换器和参数

5.1K3 1

python中的pyspark入门

下载Apache Spark：在Apache Spark的官方网站上下载最新版本的Spark。选择与您安装的Java版本兼容的Spark版本。...最后，我们使用训练好的模型为每个用户生成前10个推荐商品，并将结果保存到CSV文件中。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型优化。...下面是一些常见的PySpark的缺点：学习曲线陡峭：PySpark需要一定的学习曲线，特别是对于那些之前没有使用过Spark的开发人员。...Python的速度：相对于使用Scala或Java的Spark应用程序，PySpark的执行速度可能会慢一些。这是因为Python是解释型语言，而Scala和Java是编译型语言。...Python与Spark生态系统集成：尽管PySpark可以与大部分Spark生态系统中的组件进行集成，但有时PySpark的集成可能不如Scala或Java那么完善。

3.2K2 0

PySpark｜比RDD更快的DataFrame

02 DataFrame的作用对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。...示例操作如下 spark.read.json() 生成RDD： stringJSONRDD = sc.parallelize((""" { "id": "123", "name": "Katie...swimmers = spark.createDataFrame(stringCSVRDD, schema) 06 利用DataFrame API进行查询 count() 用于得到DataFrame的行数...Spark API文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/

2.7K1 0

Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....from a List or Seq val langPercentDF = spark.createDataFrame(List(("Scala", 35), ("Python", 30), ("R...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...在下面的代码示例中，我们创建了一个表，并在其上运行 SQL 查询。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。

5.4K6 1

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

Get/Scan操作使用目录在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...", False) \ .load() df.show() 执行df.show（）将为您提供：使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase...HBase通过批量操作实现了这一点，并且使用Scala和Java编写的Spark程序支持HBase。...确保根据选择的部署（CDSW与spark-shell / submit）为运行时提供正确的jar。结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase中的数据。

5.3K2 0

Spark SQL 快速入门系列(2) | SparkSession与DataFrame的简单介绍

SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...注意：临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4....], [30,Andy], [19,Justin]) 说明：得到的RDD中存储的数据类型是:Row.

2.7K3 0

geotrellis使用（三十六）瓦片入库更新图层

，所以使用 Geotrellis 的第一步工作就是要将数据切片（无论是存储在内存中还是进行持久化），然而即使其能力再“大”在实际工作中也难以处理以下几种需求：全球（大范围）高分辨率遥感影像数据，数据量在...这几种情况下我们都很难或者没有办法同时对这些数据进行处理，可行的方案就是执行更新操作或者分批处理。...实现代码在 geotrellis.spark.etl 包下的 Etl 类中，调用 ingest 方法的时候传入不同的参数即可实现数据入库的操作，此部分前面也已经介绍过，这里不再赘述。...2.2 Key Index 当然写到这并没有完成工作，如果仅在 save 函数中完成上述改造，再真正的 update 的时候会报错，提示 key index 超出定义的范围，需要重新定义。...三、总结阅读此文需要对 Geotrellis 框架有整体了解并熟悉其基本使用，可以参考本系列博客，使用 geotrellis 也需要对 scala 有所掌握，scala 语法在我接触过的所有语言中应当是比较灵活的

1.4K8 0

hudi 模式演化

此外，该模式可以跨引擎查询，如Presto、Hive和Spark SQL。下表总结了与不同Hudi表类型兼容的模式更改类型。...Hudi中的模式演化支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段，并将字段的数据类型从int改为long。...var dfFromData1 = spark.createDataFrame(data1, schema) scala> dfFromData1.write.format("hudi")...> var dfFromData2 = spark.createDataFrame(data2, newSchema) scala> dfFromData2.write.format("hudi")

6222 0

Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的归一化

文章大纲 spark 中的归一化 MaxAbsScaler MinMaxScaler 参考文献 spark 中的归一化 MaxAbsScaler http://spark.apache.org/docs.../latest/api/scala/org/apache/spark/ml/feature/MaxAbsScaler.html MinMaxScaler http://spark.apache.org/...docs/latest/api/scala/org/apache/spark/ml/feature/MinMaxScaler.html Rescale each feature individually...中的正则化 spark 中的标准化 spark 中的归一化扩展spark 的归一化函数 spark 中的特征相关内容处理的文档 http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/org/apache/spark/ml/feature/index.html 概念简介 https://blog.csdn.net/u014381464/article/details

1.7K2 0

详解Apache Hudi Schema Evolution(模式演进)

，请指定子列的全路径示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1 • 在嵌套map类型member map...null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER 某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列...AFTER 的使用没有限制。...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。

2.6K3 0

Scala Reflection － Mirrors,ClassTag,TypeTag and WeakTypeTag

在v2.10之前，Scala没有自备的Reflection工具库，只能用Java Reflection库提供的部分功能来动态检验类型（class）或对象（object）及使用它们的字段（member access...特别是java-reflection无法获取泛类型在runtime过程中的信息，这个一直是一个诟病。...scala runtime-reflection有以下几项主要功能： 1、动态检验对象类型，包括泛类型 2、实时构建类型实例 3、实时调用类型的运算方法反射功能可以在两种环境下体现：compile-time...主要目的可能是为了解决JVM在编译过程中的类型擦拭（type erasure）问题：在运算过程中可以从TypeTag[T]中获取T类型信息（通过typeTag[T]）,最终实现类型T的对比验证等操作：...如果使用TypeTag的话我们只能实现像下面示例中的类型对比： 1 def meth[T: ru.TypeTag](xs: List[T]) = ru.typeTag[T].tpe match {

1.6K10 0

SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

01 pyspark简介及环境搭建 pyspark是python中的一个第三方库，相当于Apache Spark组件的python化版本（Spark当前支持Java Scala Python和R 4种编程语言接口...由于Spark是基于Scala语言实现的大数据组件，而Scala语言又是运行在JVM虚拟机上的，所以Spark自然依赖JDK，截止目前为止JDK8依然可用，而且几乎是安装各大数据组件时的首选。...02 三大数据分析工具灵活切换在日常工作中，我们常常会使用多种工具来实现不同的数据分析需求，比如个人用的最多的还是SQL、Pandas和Spark3大工具，无非就是喜欢SQL的语法简洁易用、Pandas...的API丰富多样以及Spark的分布式大数据处理能力，但同时不幸的是这几个工具也都有各自的弱点，比如SQL仅能用于处理一些简单的需求，复杂的逻辑实现不太可能；Pandas只能单机运行、大数据处理乏力；Spark...以SQL中的数据表、pandas中的DataFrame和spark中的DataFrame三种数据结构为对象，依赖如下几个接口可实现数据在3种工具间的任意切换： spark.createDataFrame

2.2K4 0

Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...DataFrame 2.1 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...scala> val dataFrame = spark.createDataFrame(data, structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame

2K2 0

spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

mod=viewthread&tid=23381 版本：spark2我们在学习的过程中，很多都是注重实战，这没有错的，但是如果在刚开始入门就能够了解这些函数，在遇到新的问题，可以找到方向去解决问题。...scala.Product> Dataset createDataFrame(RDD rdd,scala.reflect.api.TypeTags.TypeTag evidence...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。

4.3K5 0

Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

那么，在没有看Spark Dataset的接口之前，浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API，抱着试一试的心态，可以去Dataset类看一下，这个时候会发现有一个函数叫做repartition...* * @group typedrel * @since 2.0.0 */ @scala.annotation.varargs def repartition(partitionExprs...Dataset的分区数是由参数spark.sql.shuffle.partitions决定，那么是不是可以满足我们的需求呢？...("substring",substring) 创建Dataset val sales = spark.createDataFrame(Seq( ("Warsaw1", 2016, 100...完整代码如下： val sales = spark.createDataFrame(Seq( ("Warsaw1", 2016, 100), ("Warsaw2", 2017,

2.2K1 0

Spark整合Ray思路漫谈（2）

但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster....在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。...因为Yarn对Java/Scala友好，但是对Python并不友好，尤其是在yarn里涉及到Python环境问题会非常难搞（主要是Yarn对docker的支持还是不够优秀，对GPU支持也不好），而机器学习其实一定重度依赖...为了达到这个目标，用户依然使用pyspark来完成计算，然后在pyspark里使用ray的API做模型训练和预测，数据处理部分自动在yarn中完成，而模型训练部分则自动被分发到k8s中完成。...程序，只是使用了pyspark/ray的API，我们就完成了上面所有的工作，同时训练两个模型，并且数据处理的工作在spark中，模型训练的在ray中。

1.2K2 0

spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。...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。...spark scala最新版文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameStatFunctions.html...spark scala老版本的文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameStatFunctions...rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名 import spark.implicits._ val testDF

7.4K1 0

spark2 sql编程样例：sql操作

_是我们在读取数据源没有用到的。 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...详细参考： scala中case class是什么？http://www.aboutyun.com/forum.php?...当然这个后面在验证下。大家感兴趣也可以测试下。 runDatasetCreationExample函数 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...关于DataFrame row的更多操作方法，可参考 http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Row...[Scala] 纯文本查看复制代码 ? val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) 最后这里生成了DataFrame。

3.7K5 0

点击加载更多

Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

如何做Spark 版本兼容

Spark Pipeline官方文档

python中的pyspark入门

PySpark｜比RDD更快的DataFrame

Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

Spark SQL 快速入门系列(2) | SparkSession与DataFrame的简单介绍

geotrellis使用（三十六）瓦片入库更新图层

hudi 模式演化

Spark ML 正则化标准化归一化 ---- spark 中的归一化

详解Apache Hudi Schema Evolution(模式演进)

Scala Reflection － Mirrors,ClassTag,TypeTag and WeakTypeTag

SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

Spark整合Ray思路漫谈（2）

spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

spark2 sql编程样例：sql操作

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐