一、groupByKey： 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD,也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。
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2023-08-31 21:50:45
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大家好，我是东哥。日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。东哥总结了日常查询和筛选常用的种神操作，供各位学习参考。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。from sklearn import datasets
import pandas as pd
boston = datasets.load_bost
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2023-07-21 21:53:14
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# 如何在 Spark DataFrame 中进行列过滤
作为一名刚入行的小白，你可能会感到面临数据处理时的挑战。特别是在处理大型数据集时，理解如何提取你所需的数据是至关重要的。本文将带你逐步了解如何使用 Spark DataFrame 对列进行过滤。我们将通过一个实际的示例来说明整个流程。
## 整个流程概述
以下是我们将要经历的步骤：
| 步骤 | 描述
pandas dataframe简介Pandas是一个用于数据科学的开源Python库。这个库在整个数据科学行业被广泛使用。它是一个快速和非常强大的python工具来执行数据分析。Pandas为我们提供了读取、过滤、检查、操作、分析和绘制数据的命令。它使用内置函数加载以各种文件格式存储的数据，如csv, json, text等，作为pandas数据框架结构。pandas dataframe是一种和
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2024-07-17 15:27:01
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在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter过滤后，每个分区的数据量有可能会存在较大差异，如图所示：1. 每个partition的数据量变小了，如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据，有点浪费task的计算资源；2. 每个partition的数据量不一样，会导致后面的
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2023-11-01 15:37:06
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# Spark DataFrame的Join和过滤操作
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了快速、通用且容易使用的分布式计算引擎。Spark提供了许多强大的功能，其中包括DataFrame API。DataFrame是一种分布式数据集，可以在Spark中进行高效的数据操作和分析。
DataFrame的Join操作是将两个DataFrame按照某一列或多列进行关联。通过Jo
原创
2024-02-03 07:43:00
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在Spark中处理DataFrame时，数据的完整性是非常重要的，尤其是在进行分析和建模时，任意空字段的存在可能会影响我们的结果。因此，如何快速地过滤掉这些空字段，是每个数据工程师必须掌握的技能。本文将详细记录使用Spark DataFrame过滤任意空字段的完整过程，从背景到实现，力求让读者在轻松的氛围中掌握这一操作。
、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 2)、三者都有惰性机制，执行trainform操作时不会立即执行，遇到Action才会执行 3)、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出 4)、三者都有partition的概念，如var predata=data.repa
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2023-07-10 21:10:44
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dycopy : Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、js
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2023-10-18 17:39:23
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Spark SQLSpark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是 DataFrame。DataFrame=RDD+Schema它其实和关系型数据库中的表非常类似，RDD可以认为是表中的数据，Schema是表结构信息。 DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括:结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据 库，以及RDDSpar
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2024-03-03 22:42:49
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Spark DataFrame学习笔记对于结构性数据，Spark的DataFame是一大利器，Spark的DataFrame相比于RDD来讲做了很多底层的优化，在数据处理上面非常有效。Spark使用了可扩展优化器Catalyst，因为知道每一列数据的具体类型，算子可以单独的在某个列上运作，优化器优化了Spark SQL的很多查询规则，速度对比可以看下网友的测试结果。DataFame的访问大体上有两
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2024-05-31 16:12:58
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文章目录DataFrame介绍DataFrame的构建基于RDD方式构建DataFrame---createDataFrame基于RDD方式构建DataFrame---StructType基于RDD方式构建DataFrame---toDF基于Pandas的DataFrame构建DataFrameDataFrame读取外部文件构建DataFrame读取TEXT数据源读取Json数据源读取csv数据
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2023-10-14 08:08:20
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1、DataFrame和RDD的区别 1、左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。 而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么，DataFrame多了数据的结构信息，即schema。这样看起来就像一张表了。 2、DataFrame通过引入
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2024-04-10 10:38:56
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在spark中，有时候我们觉得task并行度太小，就想着提高其并行度。 首先，先说一下有多少种增加分区提高并行度的方法： 1，textFile(path, numPartion=partitionNum) 2，增加hdfs上的block数 3，reduceByKey groupByKey shuffle
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2023-10-03 18:45:10
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# Spark DataFrame数据倾斜
在大数据处理中，数据倾斜是一个常见的问题。当在Spark中使用DataFrame进行数据处理时，由于数据分布不均匀，某些分区的数据量过大，这会导致某些节点的计算负载过重，从而影响整体处理性能。本文将介绍数据倾斜的概念，并提供一些解决数据倾斜问题的方法。
## 数据倾斜的定义和原因
数据倾斜指的是数据在分布式计算环境下，不均匀地分布在各个节点上。在S
原创
2023-10-02 09:36:00
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原创
2021-08-24 20:37:05
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