Python知识点:如何使用Spark与PySpark进行分布式数据处理
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理系统,而 PySpark 是 Spark 的 Python 接口,它允许使用 Python 进行大数据处理和分析。以下是如何使用 Spark 和 PySpark 进行分布式数据处理的指南。
环境搭建
首先,你需要安装 Spark 和 PySpark。可以通过 Spark 官方网站下载并按照指南进行安装。安装后,可以通过简单的 Python 脚本来测试 PySpark 是否正确安装。
基本概念
- RDD(Resilient Distributed Dataset):Spark 的核心数据结构,代表分布式的不可变数据集,支持并行操作和容错 。
- DataFrame:类似于表格的数据结构,提供了一种高级抽象,支持 SQL 查询和复杂操作。
- SparkContext:是与 Spark 进行交互的入口,负责连接 Spark 集群和管理资源。
数据准备
使用 PySpark 可以从多种数据源读取数据,如文本文件、CSV、JSON、Parquet 等。数据可以读取为 RDD 或 DataFrame。
from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()# 从 CSV 文件读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
数据处理
PySpark 提供了丰富的 API 来进行数据过滤、转换、聚合等操作。你可以使用 SQL 查询或者 DataFrame API 来处理数据。
# 过滤数据
filtered_data = data.filter(data["age"] > 30)# 转换数据
transformed_data = filtered_data.withColumn("age_group", (data["age"] < 40).alias("Young").otherwise("Old"))# 聚合数据
aggregated_data = transformed_data.groupBy("age_group").count()
数据分析
PySpark 还提供了统计函数和机器学习库来进行数据分析和模型构建。
from pyspark.ml.stat import Correlation# 计算相关系数
correlation_matrix = Correlation.corr(transformed_data, "features").head()
性能优化
在分布式计算中,性能优化是关键。可以通过调整分区数、使用广播变量、累加器等技术来优化 PySpark 程序。
# 使用广播变量
broadcast_var = spark.sparkContext.broadcast(my_variable)
result = data.rdd.map(lambda x: x + broadcast_var.value)# 使用累加器
counter = spark.sparkContext.accumulator(0)
data.rdd.foreach(lambda x: counter.add(1))
流处理
PySpark 支持实时数据流处理,可以使用 Spark Streaming 或 Structured Streaming 来处理实时数据。
from pyspark.streaming import StreamingContext# 创建 StreamingContext
ssc = StreamingContext(sparkContext, batchDuration=1)# 从 Kafka 获取数据流
stream = ssc.kafkaStream(topics=["topic"], kafkaParams={"bootstrap.servers": "localhost:9092"})# 实时处理数据流
result = stream.filter(lambda x: x % 2 == 0)# 输出结果
result.pprint()# 启动 StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
结论
通过掌握 PySpark,你可以有效地处理和分析大规模数据集。无论是数据科学家还是工程师,PySpark 都是大数据处理的有力工具 。
最后,说一个好消息,如果你正苦于毕业设计,点击下面的卡片call我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!
相关文章:
Python知识点:如何使用Spark与PySpark进行分布式数据处理
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候! Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理系统,而 PySpark 是 Spark …...
低功耗4G模组Air780E之串口通信篇
你对低功耗4G模组Air780E有多少了解? 今天我们来讲解低功耗4G模组Air780E的串口通信的基本用法,小伙伴们,学起来吧! 一、硬件准备 780E开发板一套,包括天线、USB数据线。 USB转TTL工具或线(例如ch340、…...
Python | Leetcode Python题解之第455题分发饼干
题目: 题解: class Solution:def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:g.sort()s.sort()m, n len(g), len(s)i j count 0while i < m and j < n:while j < n and g[i] > s[j]:j 1if j < n:count 1i …...
交叠型双重差分法
交叠型双重差分法(Staggered Difference-in-Differences, Staggered DiD)是一种扩展的双重差分(Difference-in-Differences, DiD)方法,用于处理多个时间点的政策干预或处理组(treatment group)并…...
Java中的数据合并与拆分:使用Stream API实现数据的灵活处理
Java中的数据合并与拆分:使用Stream API实现数据的灵活处理 大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在Java开发中,数据处理是最基础的操作之一,而在面对…...
Arthas(阿尔萨斯)
Arthas Arthas可以为你做什么? 安装下载 //Linux环境下 wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar //Windows环境下可以直接去官网下载压缩包 https://arthas.aliyun.com/doc/download.html//启动命令 java -jar arthas-boot.jar 启动阿尔萨斯&#…...
黑马linux笔记(转载)
学习链接 视频链接:黑马程序员新版Linux零基础快速入门到精通 原文链接:黑马程序员新版Linux零基础快速入门到精通——学习笔记 黑马Linux笔记 文章目录 学习链接01初识Linux1.1、操作系统概述1.1.1、硬件和软件1.1.2、操作系统1.1.3、常见操作系统 1.…...
SQL Server—通配符(模糊查询)详解
SQL Server—通配符(模糊查询)详解 在SQL Server中,通配符是一种特殊的符号,用于在LIKE运算符中搜索模式。SQL Server支持三种通配符:百分号(%),下划线(_)和方括号([]&am…...
软考系统分析师知识点二:经济管理
前言 今年报考了11月份的软考高级:系统分析师。 考试时间为:11月9日。 倒计时:35天。 目标:优先应试,其次学习,再次实践。 复习计划第一阶段:扫平基础知识点,仅抽取有用信息&am…...
C语言自定义类型联合和枚举(25)
文章目录 前言一、联合体联合体的声明联合体的特点联合体和结构体内存布局对比联合体的大小计算联合体的实际使用样例礼品兑换单判断当前机器是大端还是小端 二、枚举枚举的定义枚举类型的声明枚举类型的优点枚举类型的使用 总结 前言 关于自定义类型除了我们常用的结构体&…...
Kafka 的重平衡问题详解及解决方案
引言 Kafka 是目前非常流行的分布式消息队列系统,被广泛应用于流数据处理、日志分析、事件驱动架构等场景中。Kafka 的高吞吐量和分布式架构在应对海量数据传输方面具有显著优势。然而,Kafka 在处理消费者组时,会面临一个核心问题——重平衡…...
比较GPT4比较正确的回复的提问方式和比较失败的提问方式之间的区别?
比较GPT4比较正确的回复的提问方式和比较失败的提问方式之间的区别? 正确提问失败提问异同 正确提问 ####一堆python源码############# 这里如何根据数据是新建还是更新来调用不同的save方法? 失败提问 ####一堆python源码############# 为什么在修改…...
jmeter学习(1)线程组与发送请求
1、线程组 执行顺序 :setUp线程组 > 线程组 > tearDown线程组 2、 发送请求 可以发送http、java、dubbo 请求等 下面讲解发送http 1)Http请求默认值 作用范围是该线程组下的所有HTTP请求,如果http请求设置的与默认值冲突࿰…...
【小技巧】mysql 判断表字段是否存在 删除字段 sql脚本
MySQL 判断表字段是否存在 删除字段 sql脚本 下面是一个包含插入和更新操作的流程: -- 先尝试插入数据 INSERT IGNORE INTO user_info (last_name, first_name) VALUES (x, y);-- 如果插入成功,ROW_COUNT() 返回 1,否则返回 0 IF ROW_COUNT…...
低代码革命:重塑工业互联网的未来版图
在数字化转型的浪潮中,低代码应用正以前所未有的速度席卷各行各业,尤其是在工业互联网领域,它正悄然改变着企业的技术架构和业务模式。本文将深入探讨低代码应用如何成为工业互联网的技术趋势,并展望其未来的辉煌前景,…...
KNN算法
KNN算法 一 KNN算法介绍二 KNN算法API2.1 KNeighborsClassifier 分类算法2.2 KNeighborsRegressor 回归算法 三 两个经典案例3.1 鸢尾花案例3.2 手写数字识别案例 一 KNN算法介绍 K-近邻算法(K Nearest Neighbor,简称KNN).比如根据你的“邻居…...
TS 中类型的继承
在 TypeScript(TS)中,类型的继承通常通过接口(Interfaces)和类(Classes)来实现。接口提供了一种定义对象形状的方式,而类则提供了一种创建对象实例的方式。以下是如何在 TypeScript …...
在VS code 中部署C#和avalonia开发环境
要在 Mac 的 VS Code 中配置 C# 和 Avalonia 的开发环境,您可以按照以下步骤进行: 1. 安装 .NET SDK 下载 .NET SDK: 访问 .NET 下载页面。选择适用于 macOS 的最新稳定版本的 .NET SDK,并下载安装程序。安装 .NET SDK࿱…...
Windows删除service服务
Windows删除service服务 找到命令提示符: 右键,以管理员身份运行 输入: sc delete 服务名 Windows根据TCP端口号查找进程PID再kill进程_windows tcpkill-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次,点赞42次,收藏104次。Windows根据…...
【数据结构】---图
图 前言 本篇作为图的基础概念篇, 了解图的离散数学定义, 图的分类, 图模型解决的问题(图的应用), 图的相关算法(仅仅介绍,具体不在此篇展开)。 学习基本路线ÿ…...
IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总
最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…...
Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...
8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...
渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止
<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet: https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
如何将联系人从 iPhone 转移到 Android
从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...
代理篇12|深入理解 Vite中的Proxy接口代理配置
在前端开发中,常常会遇到 跨域请求接口 的情况。为了解决这个问题,Vite 和 Webpack 都提供了 proxy 代理功能,用于将本地开发请求转发到后端服务器。 什么是代理(proxy)? 代理是在开发过程中,前端项目通过开发服务器,将指定的请求“转发”到真实的后端服务器,从而绕…...
力扣-35.搜索插入位置
题目描述 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 class Solution {public int searchInsert(int[] nums, …...
学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
