Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说，我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错，但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾，到了真正实际使用的部分却草草结束了。传统例子在DDG https://duckduckgo.com/ 搜索“Python threading tutorial”关键字，结果
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2024-09-04 14:49:50
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文章目录pyspark实现（全网唯一）sklearn实现1：划分训练集、测试集sklearn实现2：train_test_split 划分数据集，并保证正负样本比一致 忍不住啰嗦一句，spark做数据处理，是真的麻烦，很麻烦！！！直接上代码，希望能帮到你pyspark实现（全网唯一）代码可以根据需求自己修改，测试没问题了把count去掉跑，能快半个多小时''' spark df 采样、分割tr
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2023-11-16 23:40:38
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1 创建dataframe1.1 读取文件创建from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口
#创建spakr对象
spark = SparkSession\
.builder\
.appName('readfile')\
.getOrCreate()
# 1.读取csv文件
# 1.读取csv文件
lo
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2023-08-31 21:51:44
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Spark版本：V3.2.1 持续补充序言 Spark DataFrame中的创建及常用的列操作可以参考博客正文 因为Spark DataFrame是基于RDD创建的，所以DataFrame的操作也可以分为两种类型：转化操作和行动操作。转化操作可以将Spark DataFrame转化为新的DataFrame，而不改变原有数据。转化操作都是惰性的，不会立即计算出来。而行动操作会触发所有转化操作的
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2023-07-10 21:24:23
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思维导图引言 这篇文章中的主要内容是对并行处理器的简单总结。在广告词中我们经常听见四核，八核什么的，其实，他们就是并行处理器的一种，还有不同于此类的其他处理器。首先，多处理器是有较小的计算器连接构成的。为了利用多个处理器，一般有两种方法。其一是任务级并行，其二是并行处理程序多处理器：至少含有两个处理器的计算机系统。任务级并行：使用多个处理器同时运行独立的程序并行处理程序：
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2023-11-25 11:12:10
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上次的并行计算是通过将大文件分割成小文件，涉及到文件分割，其实更有效的方法是在内存中对文件进行分割，分别计算最后将返回结果直接写入目标文件，省去了分割小文件合并小文件删除小文件的过程代码如下：import json
import math
from multiprocessing import Pool
import requests
"""
不分割文件，直接起多个进程对文件进行读写
appl
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2023-06-17 21:39:53
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三、Spark Shuffle一、Spark的Shuffle简介Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage，上游Stage做map工作，下游Stage做reduce工作，其本质上还是MapReduce计算框架。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，涉及到序列化和反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等Spark的Shuff
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2023-08-09 21:06:12
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1. 分组统计2. join 操作3. 缺失值处理4. 空值判断5. 缺失值处理6. 离群点7. 重复值8. 生成新列9. 类eval操作10. 行的最大最小值11. when操作12. lag,lead平移1. 分组统计分组统计应该是用的最多的方法了，比如分地区求平均值，最大最小值等。# 分组计算1
color_df.groupBy('length').count().show()
# 分组计
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2023-07-21 22:11:17
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# PySpark 处理数据：从入门到实践
在大数据时代，处理海量数据已成为常态。Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，而 PySpark 是 Spark 的 Python 接口，它允许我们使用 Python 语言来编写 Spark 应用程序。本文将通过一个简单的示例，介绍如何使用 PySpark 处理数据，并展示其基本流程。
## 环境搭建
首先，确保你已经安装了 Pyth
原创
2024-07-19 04:14:19
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一.递归算法的并行化1.如果在循环中包含了一些密集型计算，或者需要执行可能阻塞的I/O操作，那么只要每次迭代是独立的，都可以对其进行并行化。2.如果循环中的迭代操作都是独立的，并且不需要等待所有迭代操作都完成后再继续执行，那么就可以使用Executor将串行循环转化为并行循环。如下：//串行循环
void processSequentially(List<Element> elemen
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2024-02-05 01:26:25
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并行和并发并行处理 是计算机系统中同时执行两个以上任务的一种执行方法。并行可同时工作同一程序的不同方面，并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间并发处理 指同一时间段中有多个程序都处于已经运行到运行完毕之间，而且这多个程序都是在同一处理机(CPU)上运行，但任意时刻点上只有一个程序在CPU上运行同步和异步同步 指一个进程在执行某个请求时，若该请求遇到IO耗时，那么其他进程将会一直等待下去，
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2023-09-18 21:18:43
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在现代计算机系统中，多任务处理是一项重要的技术，可以大幅提高程序的运行效率。Python语言提供了多种多任务处理的方式，本文将介绍其中几种常见的方式，包括多进程、多线程和协程。多进程进程是计算机中运行程序的实例，每个进程都拥有自己独立的内存空间和系统资源。多进程可以利用多个CPU核心进行并行计算，从而大幅提高程序的运行效率。Python中的多进程处理模块为multiprocessing，可以通过继
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2023-09-04 13:04:11
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Spark版本：V3.2.11. DataFrame虽然RDD是Spark最基本的抽象，但RDD的计算函数对Spark而言是不透明的。也就是说Spark并不知道你要在计算函数里干什么。无论你是要做连接、过滤、选择还是聚合，对Spark来说都是一个lambda表达式而已。正是由于不能掌握RDD中的计算或表达式，因此Spark无法对表达式进行优化。为了解决上述问题，从Spark 2.x开始，RDD被降
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2023-11-22 21:51:46
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Kafka Producer API编程1）工作当中，使用Kafka的场景：和流处理进行关联/对接。也就是通过流处理系统（Spark Streaming\Flink\Storm流处理引擎）对接Kafka的数据，然后获取topic里的数据，进行消费和统计分析。这种场景一般是使用API的方式进行交互的。接下来，讲解使用API的方式来操作Kafka。2）按照之前的传统----->spark-log
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2023-12-06 19:55:23
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文章目录前言一、开始二、处理文本三.串行处理五多进程处理六输出七并行处理总结 前言为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiproces
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2023-08-28 16:35:28
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文章目录1、-------- 查 ----------- 1.1 行元素查询操作 ---**像SQL那样打印列表前20元素****以树的形式打印概要****获取头几行到本地：****查询总行数：**取别名**查询某列为null的行：****输出list类型，list中每个元素是Row类：**查询概况去重set操作随机抽样--- 1.2 列元素操作 ---**获取Row元素的所有列名：****选择一
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2023-07-21 22:11:29
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一、安装 PySpark1、使用 pip 安装 PySpark2、国内代理镜像
原创
精选
2023-08-07 08:39:17
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python 一直在进行并发编程的优化， 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程，后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。 而近几个版本，python 对于协程的写法进行了大幅的优化，很多之前的协程写法不被官方推荐了。如果你之前了解过 python 协程，你应该看看最新的用法。并发、并行、同步和异步并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序，但是在
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2023-07-07 00:47:20
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教材参考计算机组织与结构——性能设计（第九版）第14章并行处理机分为四类：SISD Single Instruction Single Data streamSIMD Single Instruction Multiple Data streamMISD Multiple Instruction Single Data streamMIMD Multiple Instruction Multipl
在数据处理和分析的过程中，我们经常会遇到缺失值问题。而在使用 PySpark 进行大数据处理时，如何高效地处理这些缺失值，更是每个数据工程师需要掌握的重要技能。本文将围绕“pyspark 处理缺失值”这一主题，从问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化等方面进行详细探讨。
## 问题背景
在进行大规模数据处理时，数据集往往会存在缺失值，这些缺失值可能源于数据采集过程中出现的错
