问题背景公司目前有两套Spark集群和一套Hadoop集群用来做 数据相关的存储和计算。Hadoop的版本是2.7，Spark两套集群，一个是2.1.0版本，一个是 2.4.3版本。但是两个Spark集群安装的Python版本都是一样的，都是3.6.8之前对大数据Spark了解不多，接手之后协助开发在提交 Python Spark任务的时候遇到问题。最终定位是因为Python版本的问题导致的。关于
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2023-08-01 15:58:44
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进到页面https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz下载spark
原创
2023-05-18 17:06:59
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历史重演 import sys
import os
common_dir=r'D:\code\pysparkCode\modules\\'
#common_dir='F:\code\pysparkCode\modules\\'
os.environ['JAVA_HOME']=common_dir+"jdk1.7.0_80"
os.environ['PYTHONPATH']='C:\Pro
起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪，在 spark 的计算中，一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西，他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力。这里有两种最典型的方法。应用于 spark 2.41. 直接在 SparkSession.sql
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2023-09-05 18:18:06
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本文基于Spark 1.6.3KMeans介绍K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 具体的数学推演可以参考这两篇：基本Kmeans算法介绍及其实现K-means聚类算法MLlib 中KMeans 实现介绍MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，
## 实现Java Spark的Hadoop File
### 流程概述
- 首先，我们需要创建一个SparkContext对象，用于与Spark集群进行通信和交互。
- 然后，我们需要使用SparkContext对象的`hadoopFile`方法来读取Hadoop文件系统中的文件。
- 最后，我们可以对读取的数据进行进一步的处理和操作。
下面是实现Java Spark的Hadoop Fil
文章目录Pyspark前言一、Spark On Yarn二、两种部署方式1.方式说明2.演示操作:三、Spark交互流程1.client on Yarn 集群2.cluster on Yarn 集群四、Spark-Submit相关的参数说明总结 前言Spark是一款用于大规模数据处理分布式的分析引擎一、Spark On Yarn本质： 将Spark程序运行在Yarn集群中, 由Yarn集群完成资
1、概念HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。2、优点适合大数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量（ GB、TB、PB级数
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2023-08-18 19:06:05
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spark和hadoop的关系本文是参考了厦门大学林子雨的spark（python版）所整理成的笔记，仅供大家参考复习等个人用途，内容勿喷尽量详尽1.Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘，MapReduce的磁盘读写量特别高。例map函数和reduce函数，这两个过程需要等待完成2.spar
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2023-08-29 08:08:34
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一 PySparkSpark运行时架构首先我们先回顾下Spark的基本运行时架构，如下图所示，其中橙色部分表示为JVM，Spark应用程序运行时主要分为Driver和Executor，Driver负载总体调度及UI展示，Executor负责Task运行，Spark可以部署在多种资源管理系统中，例如Yarn、Mesos等，同时Spark自身也实现了一种简单的Standalone(独立部署)资源管理系
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2023-09-04 17:02:30
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# PySpark 使用介绍
## 什么是 PySpark
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了一种高效的处理大规模数据的方式。Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模数据集并提供强大的分布式计算功能。PySpark 提供了 Python 语言的简洁和易用性，使得开发人员可以方便地利用 Spark 进行数据处理和分析。
## P
大数据 | Pyspark基本操作Apache Spark是新兴的一种快速通用的大规模数据处理引擎。它的优势有三个方面：通用计算引擎 能够运行MapReduce、数据挖掘、图运算、流式计算、SQL等多种框架；基于内存 数据可缓存在内存中，特别适用于需要迭代多次运算的场景； 与Hadoop集成 能够直接读写HDFS中的数据，并能运行在YARN之上。Spark是用Scala语言编写的，所提供的API也
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2023-08-04 19:29:11
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PySpark PySpark 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API ，位于 $SPARK_HOME/bin 目录，使用也非常简单，进入pyspark shell就可以使用了。子模块pyspark.sql 模块pyspark.streaming 模块pyspark.ml 包pyspark.mllib 包PySpark 提供的类py
作业脚本采用Python语言编写，Spark为Python开发者提供了一个API-----PySpark，利用PySpark可以很方便的连接Hive下面是准备要查询的HiveSQLselect
sum(o.sale_price)
,sum(case when cate_id2 in(16,18) then o.sale_price else 0 end )
,sum(CASE WHEN cate_
本文 主要介绍pyspark的使用Spark本机测试环境：/Users/mtdp/work/code/machinelearning/src/common/bigdata/document代码：/Users/mtdp/work/code/machinelearning/src/common/bigdata/spark_dataframe_utils.py/Users/mtdp/work/code/
一，Spark,Pyspark介绍1.1Spark介绍Apache的Spark是用于大规模数据处理的统一（unified）分析引擎,简单来讲Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB,PB乃至EB级别的海量数据。1.2Pypark介绍Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。而python语言则是Spark重点支持的对象。重点体现在pytho
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2023-08-08 10:56:30
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pyspark学习(一)一 Pysaprk的安装 最近想学pyspark，于是想起了要更这个系列，由于本人也是不是特别熟悉，如果有什么错误的地方希望大家多多见谅，要是指正的话那就更好了。条件简陋，只有一台笔记本，于是该系列应该全部都是在本地运行了。首先，pyspark的安装，单机版的Pyspark安装起来
## 如何使用PySpark解决大数据分析问题
PySpark是Apache Spark的Python API，可以帮助我们处理大规模数据集的分析和处理。在本文中，我将介绍如何使用PySpark来解决一个具体的问题：对一个电商网站的用户行为数据进行分析，以预测用户行为。
### 步骤一：准备工作
首先，我们需要安装PySpark。你可以通过pip来安装PySpark：
```bash
pi
文章目录1.HDFS1.1 HDFS优点1.2 HDFS的关键元素1.2.1 block:1.2.2 namenode 和 datanode2. Map-Reduce2.1 MapReduce其处理过程主要分为两个步骤3. Hadoop经典案例4. Hadoop的局限性与不足5. 而spark相比hadoop有着更多的优点5.1 RDD的设计与运行原理5.2 RDD概念5.3 RDD特性5.4
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2023-07-12 11:24:37
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这里有一个 PySpark 中的常见任务：如何在一个数据帧列中筛选另一个数据帧的唯一值？方法 1 假设我们有两个数据帧 df1 和 df2，我们想要通过名为“id”的列来筛选 df1，其值需要来自 df2 中的“id”列。如果 df2 的“id”列的唯一值不太大，我们可以这样做：python
Copy code
from pyspark.sql.functions import col
# C
