基本的RDD1：针对各个元素的转化操作最常用的map()和filter()：map()函数接收一个函数，把这个函数用于RDD的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。filter()接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中返回。计算RDD中各值的平方from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext( 'local
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2024-02-09 09:45:26
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什么是JSON？就是一种数据格式；比如说，我们现在规定，有一个txt文本文件，用来存放一个班级的成绩；然后呢，我们规定，这个文本文件里的学生成绩的格式，是第一行，就是一行列头（姓名 班级 年级 科目 成绩），接下来，每一行就是一个学生的成绩。那么，这个文本文件内的这种信息存放的格式，其实就是一种数据格式。学生 班级 年级 科目 成绩 张三 一班 大一 高数 90 李四 二班 大一 高数 80ok
预览Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块。有几种与Spark SQL进行交互的方式，包括SQL和Dataset API。本指南中的所有例子都可以在spark-shell，pyspark shell或者spark R shell中执行。SQLSpark SQL的一个用途是执行SQL查询。Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据，本文下面有讲如何配置此功能。运行SQL时，结
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2024-09-15 16:53:56
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# Spark SQL 强制类型转化
在大数据处理领域，Apache Spark 为开发者提供了强大的 SQL 处理能力。Spark SQL 允许用户通过 SQL 查询来处理结构化数据，利用 SQL 的灵活性让用户能够在大数据环境中轻松操作数据。本文将讨论 Spark SQL 中强制类型转化的基本概念及其应用，代码示例将帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是强制类型转化？
强制类型转化（
Spark1. Spark基础概念1.1 Spark是什么1.2 Spark 模块1.3 Spark 四大特点1.4 Spark 运行模式1.5 spark 三大核心1.5.1 web 监控界面1.5.2 SparkContext1.5.2 SparkSession1.6 spark-submit2. Spark核心概念2.1 集群架构层面概念（ClusterManager、Worker）2.2
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2023-12-01 09:44:07
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继续上一篇学习spark 本次将通过一个实际场景来综合学习下spark如何实现hive中的列转行和行转列（关于hive的）列转行和行转列介绍 问题描述 假设我们有这样的交易记录，如下：
@6259656412068037 @822039695680011 7230 366.0 2015-06-18 1624 4030 0 @00400606 2015-06-18 16:24:28
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2023-11-08 23:36:52
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Spark 介绍： Spark是一个快速而通用的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理和分析能力。spark与Hadoop的关系： Spark虽然不是Hadoop的一部分，但与Hadoop生态系统紧密集成。Spark提供了更
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2024-06-30 09:35:18
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为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。一、Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的方式，代码比较简
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2024-06-09 08:22:36
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# Python 数据框某列类型转化
在数据分析过程中，我们常常会遇到需要将数据框中的某一列转换为不同数据类型的情况。在Python中，使用Pandas库来处理数据框是非常普遍的。Pandas提供了灵活的方法来转换数据类型，让我们的数据处理更加高效。本文将介绍如何在数据框中转换某一列的数据类型，并提供相应的代码示例。
## Pandas库简介
Pandas是Python中用于数据分析的强大工
RDD转换算子前言Spark 知识系列文章一、RDD的转换算子1.1 Value类型1.1.1 map(func)案例1.1.2 mapPartitions(func) 案例1.1.3 Map 和 MapPartition的区别1.1.4 flatMap(func) 案例1.1.5 glom案例1.1.6 groupBy(func)案例1.1.7 sample(withReplacement,
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2023-11-29 01:13:39
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阅读本篇文章，你预期可以得到下面几个问题的答案：Rdd DataSet DataFrame的区别Row类型是什么Row格式是怎么存储的1、RddRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark框架中最基本的抽象元素。具有不可变，可伸缩、易并行的特点；它具有几个比较重要的属性：一系列分片；就是partition的概念，主要是为了实现并行对于每个分片都
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2023-11-10 22:53:10
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# 教你如何实现“R语言数据集转化某列类型”
## 1. 流程概述
在R语言中，要实现数据集的某列类型转换，通常需要以下步骤：
```mermaid
gantt
title 数据集转化某列类型流程
section 数据准备
准备数据集 :a1, 2022-01-01, 3d
section 数据处理
转换某列类型 :b1, aft
原创
2024-04-24 04:19:52
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文章目录1 官方说明2 使用时涉及到的的包3 df.col , df['col'] , col('col')之间的区别3.1 df.col3.2 df['col']3.3 col('col') 1 官方说明df("columnName") // On a specific DataFrame.
col("columnName") // A generic
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2023-10-05 16:40:46
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在大数据处理领域，Apache Spark作为一种高效且灵活的数据处理引擎，其时间戳（timestamp）转化问题常常会给开发者带来不便。本文旨在详细探讨如何解决Spark中的时间戳转化问题，通过多个维度角度深入分析和提供解决方案。
### 环境准备
首先，确保您的环境兼容Apache Spark，同时具备Scala或Python的开发环境。以下是本篇博文所需的技术栈以及安装命令示例：
##
##类型转换 由于JAVA 是强类型语言， 所以要进行有些运算的时候，需要用到类型转换 低 高 byte,short, char->int->long->float->double 类型转换需要注意问题 不能对布尔值进行类型转换 不能把对象类型转换为不相干的类型 在把高容量转换到低容量的时候，强制转 ...
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2021-09-23 10:59:00
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目录简介Hash JoinBroadcast Hash Join条件：缺点举个列子：过程Shuffle Hash Join条件举例过程Sort Merge Join 简介采用哪种join方式是sparksql自动决策的对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景，SparkSQL自动决策使用哪种实现范式：Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大
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2023-08-25 16:44:12
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类型转换 int i = 128; byte b = (byte)i;//内存溢出 //强制转化 （类型）变量名 高--低 //自动转换 低--高 System.out.println(i); System.out.println(b); 注意： 不能对布尔值进行转换 不能把对象类型住转换为不相干的 ...
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2021-09-17 12:13:00
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强制类型转换:强制类型转换代码实现以及注释2、强制类型转换图示讲解
原创
2022-10-12 14:46:19
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按照惯例，先附上业界那句名言“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。特征工程是指用一系列工程化的方式从原始数据中筛选出更好的数据特征，以提升模型的训练效果。简而言之，就是为算法提供更友好的输入，以最大化地发挥算法的作用。同时，特征工程虽然是一种技术，但其前提是对数据以及产生这些数据的具体业务场景有比较深入的理解。一般的，python的sklearn、spark的mll
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2024-07-31 17:46:07
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Number：整数或浮点数，还有一些特殊值（-Infinity、+Infinity、NaN
注意任何对象都有toString()方法吗？null和undefined就没有！另外，null还伪装成了object类型。number对象调用toString()报SyntaxError问题：123.to
原创
2022-02-17 11:00:34
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