RDD持久化概述在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率。 4.1 为什么使用缓存使用缓存的原因是什么？提升应用程序性能容错思考下面两个问题？问题1：当在计算 RDD3 的时候如果出错了, 会怎么进行容错?问题2：会再次计算 RD
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2023-12-22 21:06:11
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# PySpark 保存与加载机器学习模型的完整指南
### 引言
在数据科学领域，模型的训练和评估只是工作的一部分。将训练好的模型保存并在未来的项目中加载使用是非常重要的。PySpark是一个强大的大数据处理框架，它不仅支持数据处理，还提供了丰富的机器学习库。如果想要在PySpark中保存和加载机器学习模型，本文将带你详细了解整个过程，并附上代码示例。
### PySpark 概述
Py
# 学习如何使用 PySpark 保存数据
如果你刚入门数据分析或大数据开发，PySpark 是一个非常优秀的工具。今天，我们将一起学习如何使用 PySpark 保存数据。通过以下步骤，你可以轻松完成这一任务。
## 整体流程概述
以下是实现 PySpark 保存数据的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
入坑前一阵子，强哥遇到一个需求，通过livy执行pyspark编写的sql语句，将sql的查询结果转成csv文件存入s3上。大致的代码如下：from pyspark.sql.functions import *
spark.sql("SELECT id FROM USER LIMIT 10").coalesce(1).write.option("header", "true").option("e
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2023-11-09 22:51:13
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VectorAssembler是一个转换器它将给定的列列表组合到一个向量列中 将原始特征和由不同特征变换器生成的特征组合成单个特征向量非常有用以便训练ML模型如逻辑回归和决策树 VectorAssembler接受以下输入列类型：所有数字类型，布尔类型和矢量类型。 在每一行中，输入列的值将按 指定的顺序连接到一个向量中 返回的是一个vector，向量01.加载模块创建对象from pyspark.s
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2023-06-16 19:48:12
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# 使用 PySpark 加载 Python 数据的基础指南
在大数据处理的领域中，Apache Spark 是一种强大的计算框架。Spark 的 Python API，称为 PySpark，使得 Python 用户能够利用 Spark 的强大功能。本文将介绍如何使用 PySpark 加载 Python 数据，并给出相应的示例代码。
## 1. PySpark 简介
在深入学习如何加载数据之
原创
2024-08-03 07:49:59
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安装好Spark 后，官方自带了一些demo, 路径在 Spark根目录/examples/src/main/python/里面有些例子，例如统计字数的 wordcount.pyimport sys
from operator import add
from pyspark import SparkContext
import sys
reload(sys)
sys.setdef
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2024-01-03 23:24:04
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一、准备工作 使用Idea开发pyspark程序，在这之前我们需要做一些准备工作， 如同PyCharm开发pyspark程序一样，我们需要先对python项目进行配置：1. 使用anaconda3里面的python 打开File -> Project Structure -> Projec
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2023-10-12 11:21:44
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场 景紧接上一篇Hadoop集群数据分发——pyspark导出及python写入excel文件或csv文件及邮件附件发送，讲述了如何实现利用pyspark导出Hive集群数据到excel文件或csv文件，再以文件附件邮件发送，但是由于Hive内的数据本身对报表的展示，App的运用，主流BI工具分析都不是很好的兼容，所以很多情况下还需要把Hive的数据搬运到应用层，应用层可以指定一个MySQL或者S
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2023-11-27 20:31:41
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# Pyspark CountVectorizer 保存模型
## 导言
在机器学习和自然语言处理中，文本数据是一种常见的数据类型。文本数据处理的一个重要步骤是将文本转换为数值特征表示，以便用于机器学习模型的训练和预测。CountVectorizer 是一种常用的文本特征提取方法，它将文本转换为词频矩阵。本文将介绍使用 PySpark 中的 CountVectorizer 构建文本特征表示，并
原创
2023-08-11 17:21:03
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在使用 PySpark 进行大数据处理时，如何有效保存 DataFrame 的结果是一个常见而重要的需求。特别是在处理海量数据并将结果写入不同存储系统时，性能和正确性都成为关键因素。本文将详细阐述如何解决“pyspark dataframe保存结果”这一问题，并为您提供实用的调试和优化策略。
## 背景定位
在我们的项目中，因数据处理效率低下，导致了数据分析的延误，从而影响了业务决策的及时性。
# PySpark训练模型保存：一个简单指南
在数据科学和机器学习领域，PySpark 是一个非常流行的大数据处理框架。它允许我们以分布式方式处理大规模数据集，并且可以轻松地与机器学习算法集成。本文将介绍如何使用 PySpark 训练模型并将其保存，以便在将来进行预测。
## 1. 环境准备
首先，确保你已经安装了 PySpark。你可以通过以下命令安装 PySpark：
```bash
p
原创
2024-07-30 03:55:08
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对于数据量大且依赖字段多的特征类模型，如各种画像模型、行为模型，一般都是批量更新的，数据存在大数据库表中，决策引擎不好支持，需要自己进行开发打分。一种简单粗暴的方法是把模型特征从数据表(如hive)拉到磁盘上，然后读到内存来打分，再把结果导入数据表，不过这种单机版操作耗内存且容易出错。在这篇文章，小编就来分享下怎么把建好的模型部署到大数据平台spark上打分。目前主流都是先用python建模，再导
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2024-04-11 14:12:27
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使用pyspark的时候代码会依赖numpy pandas scipy 等，这时候需要将相关的环境包一起提交，如何提交环境包文件，参考如下：Spark Application可以直接运行在YARN集群上，这种运行模式，会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理，这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性，比如可以运行MapReduc程序，可以运行HBase集群，也可以运行
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2024-09-12 12:49:51
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spark 数据的读取与保存文件格式Spark 支持的一些常见格式：格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化常见的基于文本的格式；大多数库都要求每行一条记录CSV是基于文本，通常在电子表格中使用SequenceFiles是用于键值对数据的常见Hadoop文件格式Proto buffers是快速、解决空间的跨语言格式对象文件是用来将Spark作业的数据存储下来以让
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2023-08-13 23:56:03
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大数据前驱知识hadoop: 一个大数据计算框架,使用hdfs作为存储,多个廉价的集群组成集群hive：丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；mapreduce: 一个计算任务被拆分为多个部分,分配到集群下的计算机,多台计算机并行计算并将结果汇总.一、背景介绍spark 是和hadoop 一样的分布
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2023-09-27 04:54:11
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# 使用PySpark将DataFrame保存为CSV文件
在数据处理和分析中，PySpark是一个强大的工具，它可以用来处理大规模的数据集。当我们处理数据后，通常需要将处理好的结果保存到文件中，这篇文章将介绍如何使用PySpark将DataFrame保存为CSV文件。
## 创建DataFrame
首先，我们需要创建一个DataFrame对象。我们可以使用`createDataFrame`
原创
2024-07-04 04:35:13
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Spark支持多种数据源如下文件格式与文件系统对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、NFS）等的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，包括文本文件、JSON、SequenceFile以及protocol bufferspark sql中结构化数据源数据库与键值存储
文件格式格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每一行一条记录JSON半结构化常见的基于文本的格式，半结构化
原创
2022-06-23 17:41:19
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# 使用 PySpark DataFrame 保存 CSV 文件
随着大数据分析和处理的需求不断增长，Apache Spark 已成为最受欢迎的大数据处理引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python 接口，允许用户以 Python 语言编写 Spark 应用程序。本文将介绍如何使用 PySpark 中的 DataFrame 将数据保存为 CSV 文件。
## PySpark 环境
sklearn中模型保存和加载的模块： joblib在机器学习的过程中，我们会进行模型的训练，最常用的就是sklearn中的库，而对于训练好的模型，我们当然是要进行保存的，不然下次需要进行预测的时候就需要重新再进行训练。如果数据量小的话，那再重新进行训练是没有问题的，但是如果数据量大的话，再重新进行训练可能会花费很多开销，这个时候，保存好已经训练的模型就显得特别重要了。我们可以使用skl
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2024-09-18 19:22:48
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