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时间:2024-12-23 22:08:50 来源:龙族源码

1.spark相比mapreduce的优势
2.PySpark 最经典入门案例 - 词频统计(附完整代码)
3.二、PySpark基础知识
4.什么是spark?

spark源码reduce

spark相比mapreduce的优势

       Spark相比MapReduce的优势主要体现在以下几个方面:

       Spark是基于内存的,而MapReduce是基于磁盘的,这使得Spark的I/O开销更小,计算速度更快。

       Spark可以并行化处理任务,织梦视频源码而MapReduce则需要按照一定的作业顺序执行任务,无法充分利用计算资源。

       Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能,如实时计算、机器学习、图计算等,而MapReduce则相对较少。

       Spark的代码编写和调试更加方便,因为它的编程模型更加简洁和直观。

       总的市场情绪源码通达信来说,Spark比MapReduce更适合处理大规模、高并发的数据处理任务,同时也提供了更加丰富和灵活的数据处理和分析功能。

PySpark 最经典入门案例 - 词频统计(附完整代码)

       词频统计起源于谷歌大数据“三驾马车”论文中的“MapReduce”,它源于谷歌对用户搜索词进行词频统计的业务需求。

       案例目标:

       在单机本地环境中,我们需要执行以下步骤:

       案例原始数据是一个 txt 文件,可以在 Jupyter Lab 中打开。

       第一步:创建 Spark 环境。

       第二步:读取和查看数据。

       第三步:进行单词切割。

       返回的是一个单词列表。

       第四步:将单词列表转换为 (word, 1) 的元组。

       在 flat map 中,flat 用来将多个列表结果合并为一个总的cci提示买卖点指标源码列表结果。

       第五步:对单词进行分组,并统计词频。

       最后,可以对结果进行基于 key 或 value 的排序。

       完成案例后,关闭 Spark 环境。

       =====全文结束=====

二、PySpark基础知识

       PySpark 是一个用于处理大规模数据的引擎,基于 Scala 编写,运行在 Java 虚拟机上。其核心是 Spark,提供并行处理与内存内计算功能。Spark 的并行处理能力源于 Scala,使其在大数据集转换方面表现出色。

       在集群模式下,西安市电子码源码Spark 通过 MapReduce 框架实现任务并行。Map阶段将任务分配给不同节点,Reduce阶段对键进行重组并执行聚合操作。集群模式下,Spark 应用程序在多个节点上并行执行,充分利用分布式计算资源。

       Spark 应用启动时,会创建 SparkContext 或 Spark Session 进行协调。Cluster Manager 分配任务给 Worker Node。Spark作业调度系统依赖任务间的依赖关系,通过 DAG(有向无环图)表示,DAGscheduler 负责任务调度逻辑,计算依赖关系,制定调度策略。

       PySpark 提供了弹性分布式数据集(RDD)和数据框(DataFrame)两种数据结构。源码编辑器中图章RDD 是不可变的分布式集合,适合处理半结构化和非结构化数据,而 DataFrame 以行和列形式保存数据,类似表格。RDD 和 DataFrame 可以相互转换。

       本书使用的是 Docker 版本的 PySpark。在本地运行时,计算速度与单台机器相比不会有明显提升。**数据集来自 TMDB,包含全球发行的 , 部**的信息。数据集为 CSV 格式。

       启动 Spark 程序需要 SparkSession,它作为 PySpark 代码的入口,连接到 Spark 集群。默认情况下,所有节点处于集群模式。

       从文件读取数据时,Spark 仅建立映射关系,不将数据放入内存。读取元数据、计数子集、列和数据浏览类似 Pandas 操作。计算缺失值、单向频数、排序与过滤等数据操作可使用 PySpark API 完成。

       描述性统计分析包括频数、平均值等统计量,可使用 describe 函数。计算中位数时,使用 Greenwald-Khanna 算法的变体,通过 approxQuantile 函数实现,该函数接受三个参数。

       数据去重和日期数据处理涉及年月日信息提取。过滤函数可以按特定模式筛选数据,如**标题。创建新列、删除和重命名列是常见的数据操作。

       课后练习涉及使用数据集,包括识别特定年份内的重复标题、查找含有特定词汇的数据、创建二分类变量以及按年份计算平均值等任务。

什么是spark?

       Spark是一个由UC Berkeley AMP实验室开源的并行计算框架,基于MapReduce实现。与Hadoop MapReduce相比,Spark在中间输出和结果存储于内存中,从而避免了读写HDFS的开销,更适合于迭代运算,如数据挖掘和机器学习。

       Spark相较于Hadoop更通用,提供了多种数据集操作类型,如map、filter、flatMap、sample、groupByKey、reduceByKey、union、join、cogroup、mapValues、sort、partition等,使得用户在开发上层应用时更加灵活。Spark的容错机制通过checkpoint实现,用户可以控制采用checkpoint data或logging the updates。Spark提供Scala、Java、Python API和交互式Shell,增强了可用性。

       Spark能够直接读写HDFS,并支持Spark on YARN,与MapReduce运行在同一集群中,共享存储资源与计算。Spark与Hive兼容,通过数据仓库Shark实现。Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合,特别适合数据量大且计算密集度高的场景。

       Spark不适用于异步细粒度更新状态的应用,如web服务存储或增量的web爬虫和索引。总的来说,Spark的适用范围广泛且通用,是处理大规模数据集的理想选择。

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