写在前面系统为ubuntu, spark为pyspark一. 简单配置和读取txt，并打印这里我们定义一个任务：从txt中读取文件，并打印文件的每一行from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
# 这里配置spark对用的python版本，如果版本不一致就会报错
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = "/hom
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2023-07-13 12:54:52
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## pyspark dataframe 某列映射实现流程
为了帮助这位刚入行的小白实现"Pyspark DataFrame 某列映射"，我们将按照以下步骤进行：
1. 导入必要的库并创建一个Spark Session对象。
2. 读取数据源文件，得到一个DataFrame对象。
3. 创建一个映射函数，用于对某一列进行映射。
4. 使用withColumn方法将映射函数应用到指定列上。
5.
原创
2024-01-12 09:29:33
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# MongoDB ID Java映射实现流程
## 引言
在使用MongoDB进行数据存储时，每条记录都会有一个唯一的标识符，称为"ObjectId"，它由MongoDB自动生成。在Java开发中，我们通常需要将这些ObjectId与Java对象对应起来，以便进行操作和查询。本文将介绍如何实现MongoDB ID与Java对象的映射。
## 流程图
```flowchart
st=>star
原创
2023-08-11 19:36:56
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既然我们学习他 那我们要知道mmap的应用场景：mmap在Linux、Android系统上非常多的应用场景1、Linux创建进程的时候例如：Linux执行一个程序，这个程序在磁盘上，为了执行这个程序，需要把程序加载到内存中，这时也是采用的是mmap。这个 作者命令行查看maap非常详细()2、Linux 和c里面的malloc函数 内存分配从操作系统角度来看，进程分配内存有两种方式，分别由两个系统
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2023-09-12 23:46:42
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### 宿主机线程id和docker容器线程id的映射
在Docker中，每个容器都运行在宿主机上的一个独立的进程中。这些容器内的进程和宿主机上的进程之间有一个线程id的映射关系，这个映射关系对于理解容器和宿主机之间的关系非常重要。
### 理解宿主机线程id和docker容器线程id的映射
当我们在宿主机上创建一个Docker容器时，Docker会为这个容器分配一个独立的进程ID。这个进程
原创
2024-04-07 03:21:14
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# 构造 Word2Id 映射的 Python 操作
在自然语言处理（NLP）领域，Word2Id 映射是一项基础性任务，它将文本中的单词映射到唯一的整数ID，以便于模型训练和推理。本文将深入探讨如何在Python中构造Word2Id映射，并附带相应的代码示例。
## 1. Word2Id 的概念
Word2Id 映射是将语料库中的每个单词分配一个唯一的整数ID。这样做的好处是，计算机处理文
原创
2024-10-10 06:52:18
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# 如何使用 MyBatis 实现 Java 映射自增 ID
在 Java 开发中，使用 MyBatis 进行数据库操作是一个非常普遍的选择。特别是在插入数据时，常常需要获取自增 ID。本文将带你了解如何通过 MyBatis 实现这一功能。
## 整体流程
以下表格展示了获取自增 ID 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建数据库表，设
原创
2024-09-29 06:22:43
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http://127.0.0.1:4080/ 管理器，HELP+ ->Sysinfo -> Network Port Type 查看，然后路由器上映射除core以外的端口。重新启动mlnet，速度飞快。
原创
2011-05-09 12:31:56
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# iOS YYModel ID字段名映射详解
在iOS开发中，数据模型的反序列化是一个常见的任务。YYModel是一个高效的JSON模型框架，能够帮助开发者快速将JSON数据映射到对象。本文将深入探讨YYModel中的ID字段名映射，并通过代码示例帮助你更好地理解如何使用这一特性。
## 什么是YYModel？
YYModel是一个轻量级的第三方库，用于在iOS和macOS项目中实现模型映
高级的用法动态mapping比如说，我们本来没有某个type，或者没有某个field，但是希望在插入数据的时候，es自动为我们做一个识别，动态映射出这个type的mapping，包括每个field的数据类型，一般用的动态映射，dynamic mapping自定义动态映射模板这里有个问题，如果说，我们其实对dynamic mapping有一些自己独特的需求，比如说，es默认来说，如经过识别到一个数字
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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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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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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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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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
168阅读
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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Spark之pipeline机制Spark ML Pipeline 的引入，是受到 scikit-learn 的启发，虽然 MLlib 已经足够简单实用，但如果目标数据集结构复杂，需要多
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2024-01-17 09:50:14
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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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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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