我写这篇小博客的由来： 前天我修改我Ubuntu的用户名名称，改成别人的名字缩写，这样就可以方便他截图交作业了。但没想到的是，修改个用户名居然导致我虚拟机不能正常开机。而且还比较麻烦，不像修改主机名一样简单。无奈之下只好重装系统，重头部署大数据环境，我想着之前有安装过所有环境经验，应该一个小时之内可以完成的。一开始安装Hadoop，hive，hbase，spark很顺利。但是到了pyspark时候
# 如何解决 Python 安装 PySpark 慢的问题
## 开篇
在数据科学和大数据分析的领域中，PySpark 是一个非常流行的工具，然而，刚刚入门的小白常常在安装 PySpark 时遇到速度慢的问题。本文将帮助你理解在Python中安装PySpark的步骤，以及如何优化这个过程。我们将通过一个简单的流程表格来展示步骤，再详细说明每一步需要执行的操作及相关代码。
## 安装流程
首
Anaconda 是什么？Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux、Mac、Windows系统，内置了常用的科学计算包。它解决了官方 Python 的两大痛点。 第一：提供了包管理功能，Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决，第二：提供环境管理的功能，功能类似 Virtualenv，解决了多版本Python并存、切换的问题。下载 Anaco
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2023-08-25 01:25:21
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# 如何解决本地 PySpark 的慢问题
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，能够让开发者使用 Python 进行大规模数据处理。有些初学者在本地使用 PySpark 时会发现其执行速度缓慢，这可能源于多种原因，比如资源配置不足、数据处理逻辑不合理等。本文将为你详细讲解如何诊断和解决 PySpark 在本地运行缓慢的问题。
## 解决流程概述
以下是解决
目录 1. 连接spark2. 创建dataframe2.1. 从变量创建2.2. 从变量创建2.3. 读取json2.4. 读取csv2.5. 读取MySQL2.6. 从pandas.dataframe创建2.7. 从列式存储的parquet读取2.8. 从hive读取3. 保存数据3.1. 写到csv3.2. 保存到parquet3.3. 写到hive3.4. 写到hdfs3.5. 写到mys
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2023-08-08 10:10:50
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使用Python开发一、Python编程语言1.1、Python语言的特点Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。如今Python已经成为继JAVA，C++之后的的第三大编程语言。1、可性移强植 简易单学 2、免开费源 丰富库的 3、可性移强植 高语层言 4、可扩性展1.2、Python与人工智能Python被认为是人工智能、机器学习的首选语言。1.3、PySpa
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2023-08-07 02:13:45
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目录前言：sparkPySpark一、安装JDK二、安装anaconda三、安装spark 四、安装Hadoop五、安装Scala六、配置在Jupyter Lab中运行PySpark七、配置pyspark 八、配置winutils九、安装findspark九、检验是否存在错误点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢参阅： 前言：sparkSpark提供了一个
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2023-08-21 23:09:10
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文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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如何优化pyspark的运行速度
在使用pyspark进行大数据处理时，有时会遇到运行速度较慢的情况。本文将介绍如何优化pyspark的运行速度，让你的代码更高效。
整体流程
首先，让我们来看一下整个优化过程的流程：
1. 确认问题：首先，你需要确认是否真的需要优化。运行速度慢可能是由于数据量过大、集群资源不足等原因引起的。
2. 数据分析：对你的数据进行分析，找出潜在的瓶颈。
3. 代
原创
2023-12-22 07:57:00
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# PySpark与Spark的性能分析与优化
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，而PySpark是其官方支持的Python接口。虽然PySpark提供了简便的API，使数据科学家和分析师能够使用Python进行大数据处理，但有时在性能上与Scala或Java实现的Spark会有明显差异。本文将探讨PySpark与Spark性能的差异，并提供一些优化建议和
作为数据挖掘工程师，以后必不可免要用到并行计算，pyspark是python操作spark的API，本人因此入了坑。1 pyspark的安装2 spark概述 Spark 允许用户读取、转换和 聚合数据，可以轻松地训练和部署复杂的统计模型。Spark 支持Java、Scala、Python、R
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2023-10-09 10:24:12
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今天，接着跟大家分享一下spark的搭建，spark是一个分布式的计算框架，与MapReduce的区别在于可以准实时处理大数据，是Apache的顶级开源项目之一，目前呢spark稳定版本是spark-2.4.7，所以，我是用的spark-2.4.7，请各位朋友留意一下。关于spark呢，大家如果有兴趣可以自己再找一些资料查阅一下。spark包的获取地址，大家根据hadoop版本，自行对应下载：sp
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2023-11-20 15:32:07
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# 如何优化Python PySpark DataFrame计算慢的问题
## 简介
在PySpark中使用DataFrame进行大规模数据处理时，有时会遇到计算速度较慢的情况。本文将介绍如何优化Python PySpark DataFrame的计算速度，以提高效率。
### 流程步骤
以下是优化DataFrame计算速度的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
|
原创
2024-02-23 03:31:31
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Spark 的安装并不依赖于安装 Hadoop。 当在本地运行Spark的时候，Hadoop并不是必要条件，但依然在运行spark的时候会有一些错误，但你忽略即可，无伤大雅。 只有在集群上运行Spark的时候，才需要 Hadoop
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2020-07-21 16:14:00
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# 如何优化 pyspark 写 HDFS 的速度
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你在使用 pyspark 写 HDFS 时可能会遇到速度较慢的问题。在这篇文章中，我将教会你如何优化 pyspark 写 HDFS 的速度，让你的代码更高效地运行。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个优化过程的流程，可以将其整理成一个表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2024-06-20 04:15:57
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在执行 Jupyter Notebook 时，很多人发现运行 PySpark 代码非常缓慢。这种问题可能受到多种因素的影响，比如配置不当、资源竞争、数据加载方式等。接下来，我们就来看一下如何一步步定位并解决这个问题。
Jupyter Notebook中的PySpark使用频繁，但初学者在操作时往往会面临运行速度慢的问题。为此，我们需要从多角度入手，精细化地分析这个问题。
首先，了解背景是很重要
我们通常以为Spark cache就是一个用来优化spark程序性能的。本文举的例子会告诉你，cache的作用有时候可能比提高性能更重要。（原文标题：Using Spark’s cache for correctness, not just performance）在学习Apache Spark的时候，我们被告知RDD是不可变的。但是，我这里要将到一个和这点冲突的一个小程序。这个Scala程序创建
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2024-09-06 17:31:18
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在本文中，我将和大家一起学习如何在 Windows 上安装和运行 PySpark，以及如何使用 Web UI 启动历史服务器和监控 Jobs。安装 Python 或 Anaconda 发行版://python.org/downloads/windows/从 Python.org 或 Anaconda 发行版 下载并安装 Python， 其中包括 Python、Spyder IDE
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2024-03-12 10:25:28
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解决conda创建新环境慢 conda install 速度慢 报错问题方法一：更改anaconda仓库源地址方法二：从其他网站下载好安装包，然后使用conda本地安装方法
let us go：
在使用conda create 创建新环境或者利用conda install 安装软件包的时候，大部分同学应该都遇到过安装速度慢（主要因为下载速度过慢，或者下载到一半出错的问题）网上的解决方案通常是
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2023-09-26 05:43:02
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编辑mkdir ~/.ipython/kernels/pysparkvim ~/.ipython/kernels/pyspark/kernel.jsonkernel.json 内容{ "display_na
原创
2023-01-09 17:17:23
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