把之前自己整体的有关测试，测试流程，测试方法，测试类型等等测试基础知识重新在捋一遍，温故知新，也希望对想要转行做测试的同学有所帮助。对于刚转行或者想转行或者开发运维产品等其他角色人员是不是都疑惑过软件测试到底是什么？测试人员都要做什么工作？测试是不是真的就不需要技术？现在就给大家做个简单的介绍什么是测试百度百科对其的解释：软件测试（英语：Software Testing），描述一种用来促进鉴定软件
在 Pyspark 操纵 spark-SQL 的世界里借助 session 这个客户端来对内容进行操作和计算。里面涉及到非常多常见常用的方法，本篇文章回来梳理一下这些方法和操作。 class pyspark.sql.SparkSession 类下面是一个初始化 spark session 的方法，接下来我会依次来介绍相关函数代表的意义。 >>>
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2023-10-24 21:42:01
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# 使用 Livy 测试 PySpark
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个非常流行的开源集群计算框架。它不仅支持多种编程语言，还能高效地处理大规模数据。PySpark 是适用于 Python 的 Spark API，允许用户使用 Python 编写 Spark 应用程序。本文将探讨如何通过 Livy 测试 PySpark，并提供相关代码示例。
## 什么是 Livy？
大数据-玩转数据-Spark-SQL编程基础（python版）说明：Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它将Spark SQL转换成RDD，然后提交到Spark集群执行，执行速度快，对原有Hadoop生态兼容性好。Spark-SQL所用数据抽象为DataFrame，是一种以RDD为基础的分布式数据集，相当于关系数据库的表。启动了hdfs,yarn,zookeeper,mys
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2023-11-07 12:02:37
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在大数据处理和分析领域，PySpark以其高效的计算能力和灵活的应用场景而备受推崇。在应用PySpark进行SQL查询和数据分析时，测试语句的合理构建尤为关键。本文旨在记录和分享在处理“pyspark sql测试语句”问题的过程，包括不同阶段的架构设计、性能优化、经验总结等方面。
### 背景定位
在某大型电商平台的日常运营中，数据分析和实时报告的需求日益增加。为了提高数据处理效率，引入了Py
# 如何实现 Livy 测试 PySpark 会话
在大数据处理的开发中，Apache Spark 是一个非常流行的工具，而 Livy 是一个为 Apache Spark 提供 REST API 的组件，使开发者能够通过 HTTP 请求与 Spark 进行互动。本文将指导你如何使用 Livy 测试 PySpark 会话。以下是步骤的流程表。
| 步骤 | 描述
# 使用 PySpark 创建测试数据集的指南
在数据科学和大数据领域中，测试数据集的生成是一个重要的步骤。这可以帮助你验证算法的有效性及其对数据的响应。本文将详细介绍如何使用 PySpark 创建测试数据集，同时提供具体的代码示例和注释，便于理解。
## 流程概述
我们将按照以下步骤创建测试数据集：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
在大数据场景下，高效地进行近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbors, ANN）是许多应用的关键，如推荐系统、图像检索等。传统的单机版 HNSWlib 在处理大规模数据时速度较慢，因此我们尝试采用分布式解决方案 HNSWlib-PySpark 进行召回实验。
背景
HNSW（Hierarchical Navigable Small World）是一种高效的 ANN
在Linux环境下测试PySpark是否安装成功是一个重要的工作，尤其是在进行大数据分析时。本文将详细记录这个过程，帮助大家轻松地验证PySpark的安装。
## 环境准备
要成功运行PySpark，您需要确保满足以下软硬件要求：
- **软硬件要求：**
- Linux操作系统（推荐Ubuntu或CentOS）
- Python 3.6或更高版本
- Java 8或更高版本
# 测试pyspark是否连接上了集群
在使用 PySpark 进行大数据处理时，首要的一步就是保证 PySpark 已经成功连接上了集群。只有连接上了集群，我们才能利用集群的计算资源来处理海量数据。接下来，我们将介绍如何测试 PySpark 是否成功连接上了集群。
## PySpark连接集群的步骤
连接 PySpark 到集群通常需要以下几个步骤：
1. 初始化 SparkSessio
原创
2024-05-21 07:04:21
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PySpark入门Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎；简单来说，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PySpark是由Spark官方开发的Python第三方库基础准备下载包
cmd：pip install pyspark* 配置pip全局镜像源：cmd：pip config --global set globa
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2023-06-09 10:59:37
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前言虽然有充分的理由使用Python API开发Spark应用程序，但不可否认的是，Scala是Spark的母语。如果您需要PySpark不支持的功能，或者只想在Python应用程序中使用Scala库，那么这篇文章将展示如何将两者结合起来，并充分利用两者。一、在PySpark应用程序中调用Scala代码Pyspark在解释器和JVM之间建立了一个geteway ，也就是 Py4J 。我们可以用它
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2023-07-29 11:33:30
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1、PySpark的编程模型分三个模块：数据输入：通过SparkContext对象，完成数据输入数据处理计算：输入数据后得到RDD对象，对RDD对象的成员方法进行迭代计算数据输出：最后通过RDD对象的成员方法，完成数据输出，将结果输出到list、元组、字典、文本文件、数据库等2、如何安装PySpark库pip install pyspark注：sprak支持环境变量，通过入参告诉spark，pyt
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2023-06-16 10:10:50
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文章目录array_distinct(col)array_except(col1, col2)array_intersect(col1, col2)array_sort(col)array_union(col1, col2)collect_list(col)collect_set(col)concat(*cols)、concat_ws(sep, *cols)countDistinct(col,
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2023-06-09 12:31:08
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pyspark是Spark的python API，提供了使用python编写并提交大数据处理作业的接口。 在pyspark里大致分为5个主要的模块pyspark模块，这个模块四最基础的模块，里面实现了最基础的编写Spark作业的 API。这个模块里面有以下内容：Sparkcontext:它是编写Spark程序的主入口RDD：分布式弹性数据集，是Spark内部中最重要的抽象Broadcast：在各个
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2023-09-21 11:46:22
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一、基础原理我们知道 spark 是用 scala 开发的，而 scala 又是基于 Java 语言开发的，那么 spark 的底层架构就是 Java 语言开发的。如果要使用 python 来进行与 java 之间通信转换，那必然需要通过 JVM 来转换。我们先看原理构建图：从图中我们发现在 python 环境中我们编写的程序将以 SparkContext 的形式存在，Pythpn 通过于 Py4
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2023-08-20 13:35:08
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用法背景:RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据处理模型;代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行 计算的集合。弹性存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；计算的弹性：计算出错重试机制；分片的弹性：可根据需要重新分片。分布式：数据存储在大数据集群不同节点上数据集：R
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2023-09-04 21:05:24
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需要开一个新坑，因为新的业务需要用到大数据框架spark，目前的业务是使用集群上使用spark进行分析，其实后面也可以拓展为Java，SQL，Scala等等，目前先使用python的API来进行处理。虽然跟pandas非常像，但是还是过一遍心里比较踏实一些数据资源这方面我找了几个数据用来测试一下方法，一边用一边学，一个是经典的统计数据，订单数据，另外的数据都是来自于Kaggle上公开数据集，用来验
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2023-08-28 23:44:40
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人工智能大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
大数据：Spark实战经验总结
1. RDD持久化1）RDD的惰性机制：2）RDD持久化 --- （解决惰性机制的效率问题）：（1）效率低的背景：（2）增加持久化（缓存）：（3）实际开发中，持久化（缓存）写法： 大数据，Spark，Hadoop，python，pyspark
大数据：S
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2023-08-30 10:58:10
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引入Python中pyspark工作模块import pyspark
from pyspark import SparkContext as sc
from pyspark import SparkConf
conf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
sc=SparkContext.getOrCreate(con
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2023-08-24 14:59:00
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