%pyspark#查询认证用户import sys#import MySQLdbimport mysql.connectorimport pandas as pdimport datetimeimport timeoptmap = { ‘dbuser‘ : ‘haoren‘, ‘dbpass‘ : ‘G4d‘, ‘dbhost‘ : ‘172.12.112.5‘, ‘dbport‘ : 3306, ‘dbname‘ : ‘GMDB‘ }def sql_select(reqsql): ret = ‘‘ try: db_conn = my...
在历经千辛万苦后，终于把所有的东西都配置好了。
下面开始介绍pyspark的一些基础内容，以字数统计为例。
1）在本地运行pyspark程序
读取本地文件
textFile=sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md")
textFile.count()
读取HDFS文件
textFile=sc.textFile(hdfs://master:9000/user/*********/wordcount/input/LICENSE.txt")
textFile.count()
2）在Hadoop YARN运行pyspark
HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop py...
Module Context
Spark SQL和DataFrames重要的类有：pyspark.sql.SQLContext DataFrame和SQL方法的主入口pyspark.sql.DataFrame 将分布式数据集分组到指定列名的数据框中pyspark.sql.Column DataFrame中的列pyspark.sql.Row DataFrame数据的行pyspark.sql.HiveContext 访问Hive数据的主入口pyspark.sql.GroupedData 由DataFrame.groupBy()创建的聚合方法集pyspark.sql.DataFrameNaFunctions 处理丢失数据(空数据)的方法pyspark.sql....
Python项目实战：使用PySpark对大数据进行分析
大数据，顾名思义就是大量的数据，一般这些数据都是PB级以上。PB是数据存储容量的单位，它等于2的50次方个字节，或者在数值上大约等于1000个TB。这些数据的特点是种类繁多，有视频、有语音、有图片、有文字等等。面对这么多数据，使用常规技术就没法处理了，于是产生了大数据技术。
一、大数据Hadoop平台介绍
大数据分成了很多派系，其中最著名的是Apache Hadoop，Clouera CDH和 Hort...
pyspark.RDD.toLocalIterator()
RDD.toLocalIterator(prefetchPartitions=False)
它是PySpark中RDD的一个方法。 返回一个包含该RDD中所有元素的迭代器。 这个迭代器消耗的内存和这个RDD中最大分区的内存一样大。 如果选择预选，即prefetchPartitions设为True，那它可能最多消耗两个最大分区的内存。 用这个函数可以方便地将RDD中的数据转换为一个迭代器，方便的进行遍历操作。
参数：
参数名：prefetchPartitions 参数类型：bool型...
Apache Spark是目前处理和使用大数据的最广泛使用的框架之一，Python是数据分析，机器学习等最广泛使用的编程语言之一。那么，为什么不一起使用它们呢？这就是Spark与python也被称为PySpark的原因。Apache Spark开发人员每年的平均年薪为110,000美元。毫无疑问，Spark在这个行业中已经被广泛使用。由于其丰富的库集，Python今天被大多数数据科学家和分析专家使用。将Python与Spark集成是开源社区的主要礼物。 Spark是用Scala语言开...
python环境 导入pyspark.sql
1.linux系统下,spark读取hive表配置文件：
先将hive-site.xml放入linux spark内的conf内 //hive和linux下的spark连接
将jar包 mysql-connector-java.jar放入linux spark内的jars如图：2.在windows系统内，配置spark配置文件：
将linux内的spark/conf文件替换掉windows下的conf文件，hive-site.xml内的ip根据自己实际情况改动
将mysql-connector-java.jar拷入windows 下spark/jars内
3.PyChrome下测试
...
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
Fayson的github：
https://github.com/fayson/cdhproject
提示：代码块部分可以左右滑动查看噢1 文档编写目的
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySp...
我有一个很大的json文件,其中包含20GB以上的json结构元数据.它包含跨某些应用程序的简单用户元数据,我希望对其进行筛选以检测重复项.以下是数据外观的示例：{"created": "2015-08-04", "created_at": "2010-03-15", "username": "koleslawrulez333"}
{"created": "2016-01-19", "created_at": "2012-05-25", "name": "arthurking231"}
{"created": "2016-07-23", "type": "Username", "created_at": "2011-08-27", "name": "starkl...
我正在尝试运行文档中给出的Word2Vec的非常简单的示例：
https://spark.apache.org/docs/1.4.1/api/python/_modules/pyspark/ml/feature.html#Word2Vecfrom pyspark import SparkContext, SQLContext
from pyspark.mllib.feature import Word2Vec
sqlContext = SQLContext(sc)sent = ("a b " * 100 + "a c " * 10).split(" ")
doc = sqlContext.createDataFrame([(sent,), (sent,)], ["sentence"])
model = Word2Vec(vectorSize=5,...
部署信息：“ pyspark –master yarn-client –num-executors 16 –driver-memory 16g –executor-memory 2g”
我正在将一个100,000行文本文件(以hdfs dfs格式)转换为带有corpus = sc.textFile(“ my_file_name”)的RDD对象.当我执行corpus.count()时,我得到100000.我意识到所有这些步骤都是在主节点上执行的.
现在,我的问题是,当我执行诸如new_corpus = corpus.map(some_function)之类的操作时,pyspark会自动在所有可用的奴隶(在我...
我知道当您在pyspark中处于客户端模式时,您无法在脚本中设置配置,因为一旦加载库,JVM即会启动.
因此,设置配置的方法是实际去编辑启动它的shell脚本：spark-env.sh …根据此文档here.
如果要更改驱动程序的最大结果大小,通常可以这样做：spark.driver.maxResultSize.这与spark-env.sh文件中的内容等效吗？
一些环境变量很容易设置,例如SPARK_DRIVER_MEMORY显然是spark.driver.memory的设置,但是spark.driver.maxResultSize的环境变量...
我正在尝试计算pyspark中的加权均值,但没有取得很大进展# Example data
df = sc.parallelize([("a", 7, 1), ("a", 5, 2), ("a", 4, 3),("b", 2, 2), ("b", 5, 4), ("c", 1, -1)
]).toDF(["k", "v1", "v2"])
df.show()import numpy as np
def weighted_mean(workclass, final_weight):return np.average(workclass, weights=final_weight)weighted_mean_udaf = pyspark.sql.functions.udf(weighted_mean,pyspark.sql.types.IntegerT...
数据如下所示：
pageId] | [page] | [Position] | [sysId] | [carId 0005] | [宝马] | [南部] | [AD6] | [OP4
至少有50列和数百万行.
我确实尝试使用下面的代码来阅读：
dff = sqlContext.read.format(“ com.databricks.spark.csv”).option(“ header”,“ true”).option(“ inferSchema”,“ true”).option(“ delimiter”,“] | [“).load(trainingdata” part-00000“)
它给了我以下错误：
IllegalArgumentException：u’分...
我有一个numpy的矩阵：arr = np.array([[2,3], [2,8], [2,3],[4,5]])我需要从arr创建一个PySpark数据框.我无法手动输入值,因为arr的长度/值将动态变化,因此我需要将arr转换为数据帧.
我尝试以下代码未成功.df= sqlContext.createDataFrame(arr,["A", "B"])但是,出现以下错误.TypeError: Can not infer schema for type: <type 'numpy.ndarray'>解决方法:希望这可以帮助！import numpy as np#sample data
arr = np.array([[2,3], [2...
