一、Spark的相关概念1、RDDRDD(Resilient Distributed Datasets) ，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限(即只读)的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是
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2024-04-21 16:13:10
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spark sample
原创
2022-12-28 15:30:27
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## Java Spark Sample算子
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，提供了用于大规模数据处理的高级API。在Spark中，算子是构建数据处理流水线的基本组件之一。Java Spark Sample算子是一种常用的算子，用于从数据集中获取一定数量的样本数据。在本文中，我们将介绍Java Spark Sample算子的基本用法，并提供示例代码。
### Java
原创
2024-05-21 06:23:45
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函数原型 def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] 返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。 实例/**
* Us
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2023-05-23 13:25:26
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UserDefinedTypedAggregation.scala(用户可自定义类型)import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
object UserDefinedTypedAggregation {
case
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2023-07-05 22:28:41
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这个方案的实现思路，跟大家解析一下：其实关键之处在于，将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作。就不至于说是，这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜
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2024-01-17 12:45:09
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目录Spark常用算子详解1. mapPartitions
2. mapPartitionsWithIndex
3. getNumPartitions
4. partitions
5. foreachPartition
6. coalesce
7. repartition
8. union，zip，join
9. zipWithIndex，zipWithUniqueIdSpark常用算子详解&nb
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2023-08-24 16:17:23
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七、RDD的重要函数一、基本函数map 函数：
map(f:T=>U) : RDD[T]=>RDD[U]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。flatMap 函数：
flatMap(f:T=>Seq[U]) : RDD[T]=>RDD[U])，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每
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2023-05-23 10:10:22
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一、datafram描述DataFrame 是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。数据集的每一列都带有名称和类型，对于数据的内部结构又很强的描述性。二、datafram特点1、支持 KB 级到 PB 级得到数据处理 2、支持多种数据格式和存储系统
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2023-07-10 21:13:06
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在这个博文中，我们将探讨如何使用Apache Spark中的`sample`算子，包括它的使用场景，技术细节以及一些实用示例。`sample`算子在处理大数据时，帮助我们选择数据的随机样本以进行分析或建模。
### 协议背景
在数据处理的过程中，数据抽样是一个极为重要的环节。Spark作为大数据技术生态系统的一部分，其`sample`算子可以有效地从大规模数据集中抽取样本。以下是一些关键时间节
一、DataFrame和RDD对比1.相同点：二者都是分布式存储数据集，适用于大数据处理。2.不同点：（1）RDD不知道内部结构（2）DataFrame有详细的内部结构，类似数据表二、DataFrame基本数据源和API操作1.DataFrame数据来源参考官网：http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.html#datase
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2024-04-15 15:10:35
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Sure! F.grid_sample()的用法：F.grid_sample() is a PyTorch function that performs spatial transformations on an input tensor. It takes two required input arguments:input: The input tensor to be transformed
原创
2023-03-30 16:31:40
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六、XGBoost算法XGBoost本质上是一个GBDT，是一个优化的分布式梯度增强库，让速度和效率max。它在Gradient Boosting框架下实现机器学习算法。 XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决超过数十亿个样例的问题。XGBoost利用了核外计算并
以逻辑回归模型举例介绍完整的分类模型构建过程。该数据集是关于网页中推荐的页面是短暂存在还是可以长时间流行的一个分类问题，目标值-1表示长久，0表示短暂。首先将数据第一行删除，通过管道保存到以train_noheader.tsv命名的文件中sed 1d train.tsv > train_noheader.tsv启动spark-shellspark-shell --driver-memory
目录1 定义UDF函数 1.1 返回值是数组类型的UDF定义1.2 返回字典类型的UDF定义2 窗口函数1 定义UDF函数目前python仅支持UDF两种定义方式：1. sparksession.udf.register()注册的UDF可以用于DSL和SQL返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格  
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2024-04-10 20:16:26
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Spark-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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2023-11-25 11:09:20
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# Spark中sample函数的几个参数
## 1. 简介
在Spark中，sample函数用于从一个数据集中进行随机采样。它可以根据指定的比例对数据集进行采样，也可以根据指定的种子值进行随机采样。本文将介绍sample函数的几个参数及其使用方法。
## 2. 算法流程
为了更好地理解sample函数的使用，下面是一个流程图展示了整个流程：
```mermaid
flowchart TD
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2023-10-28 07:24:57
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package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo05Sample { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-31 16:29:00
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sin(2πf) 作为一个低通滤波函数，因为值域(-1,1) f为频率，所以把结果>1的f过滤掉了
我不确定这一点，为什么sin是低通滤波
上面说那个是错的
sinc是理想低通滤波函数
因为 它是rect（f）的傅立叶变换 rect是频域的 低通滤波函数 这个我认识的
转到时域就是sinc了
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2016-09-20 17:10:00
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理解Spark的闭包对 Spark 来说, 最困难的事情之一就是在跨集群执行代码时了解变量和方法的范围和生命周期。RDD 在其范围之外修改变量的操作可能会经常引起混淆。在下面的示例中, 我们将查看使用 foreach () 递增计数器的代码, 但其他操作也可能发生类似的问题。举例 考虑下面简单的RDD元素和，它的行为可能会有所不同，这取决于是否在同一个 JVM
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2022-11-03 14:40:54
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