本文 主要介绍pyspark的使用Spark本机测试环境：/Users/mtdp/work/code/machinelearning/src/common/bigdata/document代码：/Users/mtdp/work/code/machinelearning/src/common/bigdata/spark_dataframe_utils.py/Users/mtdp/work/code/
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2024-08-21 13:39:11
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# PySpark Add Jars
## Introduction
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides fast and efficient data processing and analytics capabilities. PySpark is the Python libr
原创
2023-09-23 22:16:53
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当使用Spark -submit提交Spark应用程序时，经常需要在类路径中包含多个第三方jar, Spark支持多种方式向类路径中添加依赖jar。1. 将jar添加到classpath可以使用spark-submit、spark-defaults.conf和SparkConf属性将多个第三方jar添加到类路径中，在使用这些选项之前，您需要了解这些选项如何应用的优先级。下面是它们按顺序应用的优先级
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2023-11-23 10:37:14
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-12-14 19:09:50
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文章目录Pyspark前言一、Spark On Yarn二、两种部署方式1.方式说明2.演示操作:三、Spark交互流程1.client on Yarn 集群2.cluster on Yarn 集群四、Spark-Submit相关的参数说明总结 前言Spark是一款用于大规模数据处理分布式的分析引擎一、Spark On Yarn本质： 将Spark程序运行在Yarn集群中, 由Yarn集群完成资
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2023-09-21 08:51:38
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# Hadoop JARs：理解与使用
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，以其强大的数据处理能力和可扩展性而著称。在Hadoop的生态系统中，JAR（Java Archive）文件扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨Hadoop JARs，包括它们的功能、使用方法以及如何创建自己的JAR文件。我们还将提供一些代码示例来加深读者的理解。
## 什么是Hadoop JAR？
JAR文件是一
一，Spark,Pyspark介绍1.1Spark介绍Apache的Spark是用于大规模数据处理的统一（unified）分析引擎,简单来讲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。1.2Pypark介绍Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。而python语言则是Spark重点支持的对象。重点体现在pytho
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2023-08-08 10:56:30
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pyspark学习(一)一 Pysaprk的安装 最近想学pyspark，于是想起了要更这个系列，由于本人也是不是特别熟悉，如果有什么错误的地方希望大家多多见谅，要是指正的话那就更好了。条件简陋，只有一台笔记本，于是该系列应该全部都是在本地运行了。首先，pyspark的安装，单机版的Pyspark安装起来
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2023-10-25 16:21:45
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一 PySparkSpark运行时架构首先我们先回顾下Spark的基本运行时架构，如下图所示，其中橙色部分表示为JVM，Spark应用程序运行时主要分为Driver和Executor，Driver负载总体调度及UI展示，Executor负责Task运行，Spark可以部署在多种资源管理系统中，例如Yarn、Mesos等，同时Spark自身也实现了一种简单的Standalone(独立部署)资源管理系
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2023-09-04 17:02:30
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spark和hadoop的关系本文是参考了厦门大学林子雨的spark（python版）所整理成的笔记，仅供大家参考复习等个人用途，内容勿喷尽量详尽1.Spark 和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘，MapReduce的磁盘读写量特别高。例map函数和reduce函数，这两个过程需要等待完成2.spar
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2023-08-29 08:08:34
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# PySpark 使用介绍
## 什么是 PySpark
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了一种高效的处理大规模数据的方式。Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模数据集并提供强大的分布式计算功能。PySpark 提供了 Python 语言的简洁和易用性，使得开发人员可以方便地利用 Spark 进行数据处理和分析。
## P
原创
2024-06-04 05:11:28
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大数据 | Pyspark基本操作Apache Spark是新兴的一种快速通用的大规模数据处理引擎。它的优势有三个方面：通用计算引擎 能够运行MapReduce、数据挖掘、图运算、流式计算、SQL等多种框架；基于内存 数据可缓存在内存中，特别适用于需要迭代多次运算的场景； 与Hadoop集成 能够直接读写HDFS中的数据，并能运行在YARN之上。Spark是用Scala语言编写的，所提供的API也
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2023-08-04 19:29:11
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PySpark PySpark 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API ，位于 $SPARK_HOME/bin 目录，使用也非常简单，进入pyspark shell就可以使用了。子模块pyspark.sql 模块pyspark.streaming 模块pyspark.ml 包pyspark.mllib 包PySpark 提供的类py
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2023-12-13 19:45:43
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作业脚本采用Python语言编写，Spark为Python开发者提供了一个API-----PySpark，利用PySpark可以很方便的连接Hive下面是准备要查询的HiveSQLselect
sum(o.sale_price)
,sum(case when cate_id2 in(16,18) then o.sale_price else 0 end )
,sum(CASE WHEN cate_
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2023-10-03 15:39:14
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Grouping records: Counting word frequenciesCounting word frequencies using groupby() and count()groups = words_nonull.groupby(col("word"))
print(groups)
# <pyspark.sql.group.GroupedData at 0x10ed23
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2024-04-16 15:31:10
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1. 背景1.1 技术背景 当时在前东家工作的时候，主要是tob私有化的搜索推荐项目。智能搜索推荐系统需要很多的用户数据进行清洗，也就是所谓的ETL（Extract，Transform，Load）。之前一直使用组内自研的一个数据清洗框架（简称XXX）进行处理。 组内自研
# 导出 Hadoop JARs
Hadoop 是一个功能强大的开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。Hadoop 提供了一系列的工具和库，用户可以基于这些工具开发自己的数据处理程序。开发过程中，通常需要将这些程序打包成 JAR（Java ARchive）文件以便于在 Hadoop 集群上运行。本文将介绍如何导出 Hadoop JARs，并给出相应的示例代码。
## 为什么使用 JAR
# 如何在Spark中指定JAR包
在使用Apache Spark进行开发时，很多时候需要依赖一些外部的JAR包。这些JAR包可能是第三方库，也可能是自定义的代码。本文将指导你如何在Spark中正确地指定这些JAR包，并通过一个简单的步骤流程和代码示例来帮助你掌握这一技能。
## 流程步骤展示
首先，让我们以表格的形式概述实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:05:47
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这里有一个 PySpark 中的常见任务：如何在一个数据帧列中筛选另一个数据帧的唯一值？方法 1 假设我们有两个数据帧 df1 和 df2，我们想要通过名为“id”的列来筛选 df1，其值需要来自 df2 中的“id”列。如果 df2 的“id”列的唯一值不太大，我们可以这样做：python
Copy code
from pyspark.sql.functions import col
# C
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2023-12-15 09:07:35
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为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！ 关于PySpar
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2024-05-12 23:21:08
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