不久前还闹得沸沸扬扬的“运营商大战微信”随着广东联通“微信沃卡”的消息而开始有所改变。而近日，广东天翼官方微博则放出消息将于8月推出一款微信+微博专属流量卡，每月仅需6元，便可获得2GB的微信加新浪微博定向流量。运营商态度的转变速度令人咋舌，而移动是否也会跟随潮流推出微信流量包呢？联通第一个吃螃蟹要说定向流量，联通早就玩烂了，而广东联通作为联通的试验田，也是最早开始做定向流量的。广东联通用户应该还
进到页面https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz下载spark
原创
2023-05-18 17:06:59
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历史重演 import sys
import os
common_dir=r'D:\code\pysparkCode\modules\\'
#common_dir='F:\code\pysparkCode\modules\\'
os.environ['JAVA_HOME']=common_dir+"jdk1.7.0_80"
os.environ['PYTHONPATH']='C:\Pro
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2024-07-19 10:33:15
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在使用 PySpark 进行大数据处理时，数据的分区是一个关键性能因素。特别是当我们处理的数据量庞大、分布不均匀时，如何高效地管理和优化数据分区显得尤为重要。在这一过程中，`repartition` 函数的使用尤为关键，它能够调整 DataFrame 的分区数以及分区方式，从而影响 MapReduce 任务的性能以及内存使用情况。
## 问题背景
在我们的数据处理工作流中，有时可能会遇到以下现
# 如何在PyCharm中使用PySpark
随着大数据时代的到来，Apache Spark以其高速的数据处理能力及强大的生态体系，成为数据分析与处理的热门工具。PySpark是Spark的Python API，使得Python用户能够使用Spark的各种功能。本文将介绍如何在PyCharm中设置和使用PySpark，并通过一个具体案例来展示其应用。
## 环境设置
首先，确保您的开发环境中
起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪，在 spark 的计算中，一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西，他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力。这里有两种最典型的方法。应用于 spark 2.41. 直接在 SparkSession.sql
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2023-09-05 18:18:06
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本文基于Spark 1.6.3KMeans介绍K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 具体的数学推演可以参考这两篇：基本Kmeans算法介绍及其实现K-means聚类算法MLlib 中KMeans 实现介绍MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，
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2024-07-06 09:52:07
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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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前言 本人呕心沥血所写，经过好一段时间反复锤炼和整理修改。感谢所参考的博友们！同时，欢迎前来查阅赏脸的博友们收藏和转载，附上本人的链接。 关于几个疑问和几处心得！a.用NAT，还是桥接，还是only-host模式？ 答： hostonly、桥接和NAT
b.用static的ip，还是dhcp的？答：staticc.别认为快照和克隆不重要，小
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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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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# 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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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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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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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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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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## 如何使用PySpark解决大数据分析问题
PySpark是Apache Spark的Python API，可以帮助我们处理大规模数据集的分析和处理。在本文中，我将介绍如何使用PySpark来解决一个具体的问题：对一个电商网站的用户行为数据进行分析，以预测用户行为。
### 步骤一：准备工作
首先，我们需要安装PySpark。你可以通过pip来安装PySpark：
```bash
pi
原创
2024-03-25 06:04:24
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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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