DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合，DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后，DataFrame和DataSet的API统一了，DataFrame是DataSet的子集（type DataFrame = org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]），DataSet是DataF
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2023-05-26 03:19:43
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Spark中实现分组排序(取Top-k)的四种方法。以求每个学科最受欢迎的老师为例，假设学科下每个老师的主页访问量的多少代表该老师的受欢迎程度。截取log日志文件中的网址数据的格式为： 数据格式:http://学科.edu360.cn/老师 首先读取文件，切分数据，构造出RDD[((String, String), Int)格式的[(学科，老师)，1]的数据val favTeacher:
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2023-11-03 11:10:52
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数据分区为了让多个执行器并行地工作，Spark将数据分解成多个数据块，每个数据块叫做一个分区。分区是位于集群中的一台物理机上的多行数据的集合，DataFrame的分区也说明了在执行过程中数据在集群中的物理分布。如果只有一个分区，即使拥有数千个执行器，Spark也只有一个执行器在处理数据。类似地，如果有多个分区，但只有一个执行器，那么Spark仍然只有一个执行器在处理数据，就是因为只有一个计算资源单
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2023-08-17 18:05:49
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package com.profile.main
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools
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2024-07-08 23:11:56
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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Pandas基础·第2篇 —— 如何用Pandas对DataFrame进行排序和统计？目录排序列名称在最初将数据集导入为DataFrame之后，首先要考虑的任务之一就是分析列的顺序。由于多数人的习惯是从左到右阅读文字资料，因此，列顺序会影响我们对数据的理解。如果有一个合理的列顺序，那么查找和解释信息要容易得多。虽然Pandas没有标准的规则集来规定在数据集中应如何组织列，但是，最好的做法是制订一组
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2023-07-21 21:59:04
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# Python DataFrame 分组排序
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“Python DataFrame 分组排序”。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步进行详细的解释。
## 流程
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- | ------------ | ------------------------
原创
2024-06-21 04:29:21
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背景做过数据清洗ETL工作的都知道，行列转换是一个常见的数据整理需求。在不同的编程语言中有不同的实现方法，比如SQL中使用case+group，或者Power BI的M语言中用拖放组件实现。今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换，就把这个方法记录下来。首先明确一下啥叫行列转换，因为这个叫法也不是很统一，有的地方叫转置，有的地方叫透视，不一而足。我们就以下图为例，定义如下：从左边这种变成
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2024-09-14 09:42:40
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# 使用 Spark 实现分组排序
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。对于新手开发者来说，了解如何在 Spark 中进行分组排序是一个重要的任务。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你掌握 Spark 中的分组排序。
## 流程概述
实现分组排序的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
原创
2024-10-30 09:33:25
35阅读
前言本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例。关于UDF：UDF：User Defined Function，用户自定义函数创建测试用DataFramespark2.0创建DataFrame// 构造测试数据，有两个字段、名字和年龄
v
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2024-06-14 13:02:46
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目录Part1前言Part2分组聚合概述Part3Pandas 分组函数 —— groupby()Part4数据排序Part5总结Part6Python 教程Part1前言我们的很多数据都是扁平化的，尤其是面板数据，例如一家企业有多种类型的股东，每一类股东又可能包含多名。如果我们想要统计根据股东类型统计出资额，就需要以股东类型来做分组，然后对组内所有股东的出资额进行加总。除了对组内数据进行加总，我
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2024-08-23 10:01:37
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DataFrame这个API的推出。DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，计算性能更还快了两倍。这一个小小的API，隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心。DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠，通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家，无论是善用R的数据科学家，惯用SQL的商
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2024-06-25 16:29:41
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## 如何实现Python DataFrame 分组排序取
### 1. 整体流程
首先，我们需要将数据加载到DataFrame中，然后根据需要进行分组操作，接着对每个分组进行排序，并最后取出需要的数据。
下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据到DataFrame中 |
| 2 | 分组操作 |
| 3 | 排序操作 |
| 4
原创
2024-02-27 07:20:15
125阅读
最近在使用Spark进行一些日志分析，需要对日志中的一些(key,value)型数据进行排序，并取出value最多的10条数据。经过查找资料，发现Spark中的top()函数可以取出排名前n的元素，以及sortBy()函数可以对(key,value)数据根据value进行排序，原以为一切都很好解决，但是实际情况并没有得到想要的结果数据，研究了部分源码，才最终达到了想要的数据，特在此备注和分享。&n
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2023-11-27 10:17:52
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当我们想要查询一个单表或者想要JOIN一个表的数据，且需要使用GROUP BY来进行分组时，发现分组之后的顺序又不是我们想要的顺序，怎么办？例子测试数据：SELECT * FROM lesson l ORDER BY l.course_id;上面是一个用于测试的数据表，一个course_id对应多个lesson_id，且每个lesson都有自己的start_time。如果我们直接使用GROUP B
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2023-11-19 10:02:49
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DataFrame它不是spark sql提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的 DataSet： A DataSet is a distributed collection of data. (分布式的数据集) DataFrame：A DataFrame is a DataSet organized into named columns. 以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布
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2023-09-18 00:10:15
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文章目录一、提出任务二、涉及知识点1、开窗函数概述2、开窗函数格式三、完成任务（一）新建Maven项目（二）添加相关依赖和构建插件（三）创建日志属性文件（四）创建分组排行榜单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到数据集2、定义成绩样例类3、导入隐式转换4、创建成绩数据集5、将数据集转换成数据帧6、基于数据帧创建临时表7、查询临时表，实现分组排行榜8、显
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2023-10-05 16:44:03
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在大数据处理的领域，`Spark SQL 分组排序`是一个非常常见且重要的问题。这项技术允许我们对数据进行分组和排序，以便从中提取有价值的信息和洞见。本文将深入探讨解决`Spark SQL 分组排序`问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及最佳实践。
## 环境预检
在构建`Spark SQL`的环境之前，我们需要确保我们的系统满足特定要求。以下是我们所需的系统要求
一对多（One-vs-Rest classifier）将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归、SVM)方法扩展到多类。参考：“一对多”方法 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样
本就构造出了k个binary分类器。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。
假如我有四类要划分（也就是4个Label），他们是A、B、C、D。
于
Pandas中的Dataframe 数据分组目录前言一、初期数据准备1. 初期数据定义二、Dataframe 数据分组==1. 按一列分组====2. 按多列分组====3. 查看每组的统计数据====① 查看所有列的统计信息====② 查看指定列的统计信息====③ 组内离散列计数====④ 组内数值列和====⑤ 组内成员个数====⑥ 组内数值列均值====⑦ 组内数值列最大值====⑧
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2023-07-14 16:46:46
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