# PySpark 算子自定义
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，Spark 是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎。PySpark 提供了丰富的算子（operators）来处理数据，但有时候我们可能需要根据特定需求自定义一些算子。在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中自定义算子，并给出代码示例。
## 算子的概念
在 PySpark 中，算
原创
2024-04-16 04:10:44
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五、RDD 常见算子transformation: RDDA ====》 RDDB 的中间过程为transformation 例如，map是一个转换，它通过一个函数传递每个数据集元素，并返回一个表示结果的新RDD特点：Spark中的所有转换都是惰性的，因为它们不会立即计算结果。相反，他们只记得应用于某些基础数据集的转换（例如文件）。仅当操作需要将结果返回到驱动程序时才会计算转换。这种设计使Spar
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2023-11-23 17:26:10
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一 spark简介Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.01.spark特点Ease of Use：简洁易用
Spark
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2023-08-22 18:03:45
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将 pytorch model 转换成 onnx model，需要满足：算子在 PyTorch 中有实现有把该 PyTorch 算子映射成一个或多个 ONNX 算子的方法ONNX 有相应的算子三个条件都有可能缺失，这三个条件的支持方式：添加PyTorch 算子实现
组合现有算子添加 TorchScript 算子添加普通 C++ 拓展算子添加 pytorch 算子到 onnx 算子的映射方法
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2024-06-11 14:44:56
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Flink系列之：Table API Connectors之Raw Format一、Raw Format二、示例三、Format 参数四、数据类型映射 一、Raw FormatRaw format 允许读写原始（基于字节）值作为单个列。注意: 这种格式将 null 值编码成 byte[] 类型的 null。这样在 upsert-kafka 中使用时可能会有限制，因为 upsert-kafka 将
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2024-09-19 09:17:51
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在大数据处理和分析领域，Apache Spark作为一款强大的分布式计算框架，已经广泛应用于数据处理和机器学习等场景。在Spark中，自定义算子的需求频繁出现，理解和掌握如何实现这一功能显得尤为重要。本文将详细探讨如何解决“Spark自定义算子”问题，涵盖从环境准备到性能优化的各个方面。
### 环境准备
为了确保Spark自定义算子的开发与运行顺利，我们需要搭配合适的技术栈。以下是我们所需的
KNN算法（K Nearest Neighbors）及代码实现KNN算法是有监督学习（Supervised Learning）算法中的一种。KNN算法的原理简单来说就是当预测一个新的值x的时候，根据距离它最近的K个点的类别来判断x属于哪个类别。KNN算法的一般流程包含以下几个步骤： （1）收集数据：可以使用任何方法。 （2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据计算格式。 （3）分析数
Py之pyspark：pyspark的简介、安装、使用方法之详细攻略目录pyspark的简介pyspark的安装pyspark的使用方法1、基础用法2、进阶用法ML之PySpark：基于PySpark框架针对boston波士顿房价数据集利用lightgbm算法(评估)实现房价回归预测案例应用ML之PySpark：基于PySpark框架针对adult人口普查收入数据集结合Pipeline利用LoR/
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2023-06-30 16:57:20
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TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
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2024-05-24 22:40:36
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2. Flink 的 DataSource 数据源4) 自定义 Source当然也可以自定义数据源，有两种方式实现： 通过实现 SourceFunction 接口来自定义无并行度（也就是并行度只能为 1）的 Source。 通过实现 ParallelSourceFunction 接口或者继承 RichParallelSourceFunction 来自定义有并行度的数据源。代码示
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2024-05-19 06:53:09
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当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
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2024-08-27 17:47:25
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一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
b
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2024-02-02 22:05:44
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在做毕设的时候需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子，所以用到了这部分的知识，再不总结就要忘光了= =，本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门，这些官方教程写的都很好，以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架PyG的代码实现也是采用了扩展的方法，因此也可以当成下面总结PyG源码文章的前导知识吧 。第一种情况：使用PyThon扩展PyTorch
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2023-10-25 22:33:52
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参照官方教程，实现pytorch自定义算子。主要分为以下几步：改写算子为torch C++版本注册算子编译算子生成库文件调用自定义算子一、改写算子这里参照官网例子，结合openCV实现仿射变换，C++代码如下：点击展开warpPerspective.cpp#include "torch/script.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
torch::Tensor w
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2023-05-26 16:40:55
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最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算子
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2023-11-15 19:32:26
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Tensorrt自定义算子实现步骤目的这篇文章主要是用于记录tensorrt自定义算子的过程.这里采用的是torch2trt直接转换的方式.实验思路:造一个pytorch中支持的操作,但是tensorrt中不支持的,也是说用torch2trt不能直接转换过去的算子,然后通过自定义一个插件实现跟torch中一样的功能,然后再用torch2trt接口就能转换成功了.下面是具体步骤在模型中造一个自定义的
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2023-11-07 00:10:25
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一、基本转换算子1. 映射（map）用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流自定义MapFunction// 自定义MapFunction
public static class MyMapper implements MapFunction<Event,String> {
@Override
public String map(Event value) thr
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2024-05-16 10:48:02
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主要是Spark实践部分一、RDD批处理运行环境：个人电脑from pyspark import SparkConf, SparkContext
# import matplotlib.pyplot as plt
# from matplotlib.pyplot import hist
import numpy as np
import os
# 配置环境
os.environ ['JAVA_HO
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2023-08-11 11:52:34
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在我的工作中，涉及到“Python自定义ONNX算子”的问题，确实让我深入思考了如何进行整合和配置。本文将详细记录我在解决这一问题时所经历的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，我们首先需要准备好相应的开发环境。确保我们安装了所需的依赖库以支持Python与ONNX的集成。以下是环境准备的具体步骤及兼容性矩阵。
#### 依赖
在PyTorch中，torch.optim中的优化算法需要指定损失函数才能执行梯度下降。损失函数定义了优化算法所寻求的目标，损失与模型参数的梯度被计算并用于更新模型权重。然而，如果你想在不使用损失函数的情况下最大化输出向量的某个维度，你仍然可以使用torch.optim中的优化算法，并使用一个修改过的目标函数。该函数相当于最大化输出向量的所需维度。这可以通过定义一个新的目标函数来实现，该函数返回输
