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PySpark做数据处理

这是我的第82篇原创文章，关于PySpark和数据处理。...1 PySpark简介 PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。...() print(spark) 小提示：每次使用PySpark的时候，请先运行初始化语句。...具有函数名 from pyspark.sql.functions import udf def price_range(brand): if brand in ['Samsung','Apple...from pyspark.sql.functions import pandas_udf def remaining_yrs(age): yrs_left=100-age return

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Effective PySpark(PySpark 常见问题)

其实如果通过spark-submit 提交程序，并不会需要额外安装pyspark, 这里通过pip安装的主要目的是为了让你的IDE能有代码提示。...PySpark 如何实现某个worker 里的变量单例从前面PySpark worker启动机制里，我们可以看到，一个Python worker是可以反复执行任务的。...from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import * ss = udf(split_sentence, ArrayType...使用Python 的udf函数，显然效率是会受到损伤的，我们建议使用标准库的函数，具体这么用： from pyspark.sql import functions as f documentDF.select...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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Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

动态调整join策略在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况。...Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能：带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数，并将pandas...但是，随着UDF类型的增多，现有接口就变得难以理解。该版本引入了一个新的pandas UDF接口，利用Python的类型提示来解决pandas UDF类型激增的问题。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...更好的错误处理对于Python用户来说，PySpark的错误处理并不友好。该版本简化了PySpark异常，隐藏了不必要的JVM堆栈跟踪信息，并更具Python风格化。

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Apache Spark 3.0.0重磅发布 —— 重要特性全面解析

动态调整join策略在一定程度上避免由于缺少统计信息或着错误估计大小（当然也可能两种情况同时存在），而导致执行次优计划的情况。...6.jpg Spark 3.0为PySpark API做了多个增强功能：带有类型提示的新pandas API pandas UDF最初是在Spark 2.3中引入的，用于扩展PySpark中的用户定义函数...但是，随着UDF类型的增多，现有接口就变得难以理解。该版本引入了一个新的pandas UDF接口，利用Python的类型提示来解决pandas UDF类型激增的问题。...新的pandas UDF类型和pandas函数API 该版本增加了两种新的pandas UDF类型，即系列迭代器到系列迭代器和多个系列迭代器到系列迭代器。...更好的错误处理对于Python用户来说，PySpark的错误处理并不友好。该版本简化了PySpark异常，隐藏了不必要的JVM堆栈跟踪信息，并更具Python风格化。

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优化gin表单的错误提示信息

，并且可以支持各种语言的友好性提示。...对象，然后给该对象绑定中文和英文的友好提示信息，我们可以通过locale来设置我们需要使用中文还是英文的信息。...{'msg': {'User.Password': 'Password为必填字段'}} 但是，发现提示信息的key是User.Password，是表单对象和其字段名称，我们应该想要的是： {'msg':....")+1:]] = err } return res } 再在翻译返回的错误信息包上该方法。...每次一次输出友好信息，我们都要手动调用Translate来翻译，并且还需要通过RemoveTopStruct方法来修改返回的信息，按简单的来说，应该由框架来做，我们只需要通过配置，就能自动输出我们想要的友好提示信息才对

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为php定制漂亮的错误提示

关于PHP的烦恼之一是它引发的错误消息过于简洁。并不是说完全没用；最让人头疼的是，必须在给定的错误位置打开源文件来检查问题。...此外，也不容易获得完整的系统上下文，例如（PHP系统变量，cookie，会话等）。Whoops是一个不错的错误提示库，它通过帮助您以用户友好的方式处理错误和异常来帮助您更好地开发和维护PHP项目。...Whoops已经是Laravel 4的一部分，放心用起来。...看看下面这个错误代码：$planets = array();echo $planets[0];执行将输出:Notice: Undefined offset: 0 in D:\localhost\projects...\test\test.php on line 27使用了Whoops实际的错误页面包含的信息比此处提供的信息还要多-比如会话变量，Cookie，HTTP标头等。

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Discourse 安装的时候提示 Docker 错误

提示的错误信息为： Configuration file at updated successfully! Updates successful....u=sam root@raspberrypi:/var/discourse# uname 不知道是什么问题导致的？ ---- 经过搜索后发现 Discourse 不支持 ARM 的CPU。...只能支持 x86_64 的 CPU。...因为我们想在 raspberrypi 上进行安装测试，但是 raspberrypi 使用的是 ARM 的 CPU，因此是没有办法在 raspberrypi 上安装 Discourse 的。...：在上面截图中可以看到 CPU 的架构和类型。

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

没错，SQL UDF函数，你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数，从而实际完成了模型的部署。...导入进来后，添加python framework的支持，然后把根目录下的python目录作为source 目录，接着进入project structured 添加pyspark 的zip（一般放在spark...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...所以你找到对应的几个测试用例，修改里面的udf函数名称即可。...如果你导入项目，想看python相关的源码，但是会提示找不到pyspark相关的库，你可以使用： pip install pyspark 这样代码提示的问题就被解决了。

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

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PySpark实战：亿级爬虫数据的高效处理指南

PySpark作为Apache Spark的Python接口，通过分布式计算框架能轻松处理TB级数据，且具有以下优势：弹性扩展：从单台笔记本到千节点集群无缝切换内存优化：通过RDD/DataFrame分片存储...，避免OOM错误统一处理：同时处理结构化（数据库）和非结构化（HTML/JSON）数据生态完善：与HDFS、S3等存储系统天然集成，支持SQL、MLlib等扩展我们以某电商网站1亿条商品数据为例，展示从数据清洗到分析的全流程...数据清洗四步法（1）空值处理# 删除全为空的列df = df.dropna(how="all")# 填充特定列的空值from pyspark.sql.functions import col, whendf...= udf(clean_html)df = df.withColumn("clean_desc", clean_html_udf(col("description")))2....更高级方案：实施IP轮换策略（每5-10个请求切换）结合User-Agent池模拟不同浏览器对敏感网站降低抓取频率（如从1秒/请求改为10秒/请求）Q2：处理过程中出现OOM错误如何解决？

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF介绍 PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。...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。...下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积： import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...Grouped aggregate Panda UDF常常与groupBy().agg()和pyspark.sql.window一起使用。它定义了来自一个或多个的聚合。...下面的例子展示了如何使用这种类型的UDF来计算groupBy和窗口操作的平均值： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

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自动化测试常见的错误提示

报错提示：java NullPointerException2. 解决方案：因为获取到的数据为空，在再次调用时会报空指针，因此，只需要查看是否数据获取成功即可。二、浏览器版本不对1....错误提示Exception in thread "main" org.openqa.selenium.remote.SessionNotFoundException: Unexpected error...解决方案：把 IE 浏览器选项“安全”中的所有保护模式打开四、元素定位不到1.报错提示：unknown error: Element is not clickable at point (580, 47...Otherelement would receive the click: ......2.解决方案：元素定位不到的原因很多，大部分为以下几种情况如： 1).元素定位字段错误：修改定位元素字段 2).因显示遮罩层导致元素定位不到...十二、代码错误（Code Errors）1.原因：测试脚本中存在语法错误、逻辑错误或配置错误。2.解决方案：仔细检查测试脚本；使用调试工具定位问题。

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如何复制 Intellij idea 的错误提示信息

IDEA的错误提示问题，鼠标移动上去后会有黄色/红色框提示，如何固定这个框，像Eclipse那样可以复制错误提示？很明显，这是非常不容易做到的，因为鼠标一移动，提示信息就会消失。...而且这是一个超过4年没有修复的bug，更令人不可思议的是开发人员不认为这是一个bug，但是有时这个提示信息真的很有必要复制下来，但又不能及时复制下来，真的很捉急…… 第一、单击本行提示错误信息第二、...找到最下方的信息、右击copy 第三、粘贴即可 Ctrl + V

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Spring Boot 运行的时候提示日志错误

提示的错误信息为： Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: LoggerFactory is not a Logback LoggerContext...to prefer-application-packages in WEB-INF/weblogic.xml: org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory 错误界面如下...：问题和解决这个又是典型的 Spring Boot 版本冲突的问题。...在 Pom 文件中，可能有 Log4j 的包。这个会导致 Spring Boot 没有办法绑定日志。...在我们的项目中就是因为绑定了下面的版本而导致的错误：如果我们上面的内容从 Pom 文件中删除后，问题解决了。 https://www.ossez.com/t/spring-boot/14069

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在系列文章7 ：浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验上已有介绍，不用多说 ----...转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql...import functions df = df.withColumn('customer',functions.lit("腾讯用户")) 使用udf 清洗时间格式及数字格式 #udf 清洗时间 #清洗日期格式字段...，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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提示mysql deamon failed to start错误的解决

提示 "MySQL Daemon Failed to Start" 错误的解决方法当你尝试启动 MySQL 数据库服务器时，可能会遇到 "MySQL Daemon Failed to Start" 的错误...这个错误表明 MySQL 无法成功启动，可能有多种原因导致。在本篇文章中，我将向你介绍一些常见的解决方法。1. 检查错误日志首先，你应该查看 MySQL 的错误日志，以了解发生了什么问题。...常见的错误包括文件权限问题、配置错误或其他系统问题。2....检查配置文件MySQL 的配置文件通常位于 /etc/mysql/mysql.conf.d/ 目录下。错误的配置可能导致 MySQL 无法正常启动。你可以根据错误日志中的提示来检查和修复配置文件。...在MySQL中，有以下几种主要的日志类型：错误日志（Error Log）：错误日志记录了MySQL数据库在启动过程中或运行过程中发生的错误信息。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...2.PySpark Internals PySpark 实际上是用 Scala 编写的 Spark 核心的包装器。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki....这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...除了UDF的返回类型之外，pandas_udf还需要指定一个描述UDF一般行为的函数类型。

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PySpark从hdfs获取词向量文件并进行word2vec

调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。...因此大致的步骤应分为两步：1.从hdfs获取词向量文件2.对pyspark dataframe内的数据做分词+向量化的处理1....分词+向量化的处理预训练词向量下发到每一个worker后，下一步就是对数据进行分词和获取词向量，采用udf函数来实现以上操作：import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量化的...，我怎么在pyspark上实现jieba.load_userdict()如果在pyspark里面直接使用该方法，加载的词典在执行udf的时候并没有真正的产生作用，从而导致无效加载。...还有一些其他方法，比如将jieba作为参数传入柯里化的udf或者新建一个jieba的Tokenizer实例，作为参数传入udf或者作为全局变量等同样也不行，因为jieba中有线程锁，无法序列化。

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pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

文章大纲 Executor 端进程间通信和序列化 Pandas UDF 参考文献系列文章： pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（1） ---- 架构与java接口 pyspark 原理、源码解析与优劣势分析...而对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？...UDF，会创建 ArrowStreamPandasUDFSerializer，其余的 UDF 类型创建 BatchedSerializer。...前面我们已经看到，PySpark 提供了基于 Arrow 的进程间通信来提高效率，那么对于用户在 Python 层的 UDF，是不是也能直接使用到这种高效的内存格式呢？...答案是肯定的，这就是 PySpark 推出的 Pandas UDF。

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PySpark源码解析，教你用Python调用高效Scala接口，搞定大规模数据分析

而对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？...前面我们已经看到，PySpark 提供了基于 Arrow 的进程间通信来提高效率，那么对于用户在 Python 层的 UDF，是不是也能直接使用到这种高效的内存格式呢？...答案是肯定的，这就是 PySpark 推出的 Pandas UDF。...6、总结 PySpark 为用户提供了 Python 层对 RDD、DataFrame 的操作接口，同时也支持了 UDF，通过 Arrow、Pandas 向量化的执行，对提升大规模数据处理的吞吐是非常重要的...然而 PySpark 仍然存在着一些不足，主要有：进程间通信消耗额外的 CPU 资源；编程接口仍然需要理解 Spark 的分布式计算原理； Pandas UDF 对返回值有一定的限制，返回多列数据不太方便

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PySpark做数据处理

Effective PySpark(PySpark 常见问题)

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

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