当当网图书频道在线销售正版《PySpark实战指南:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署》,作者:[美] 托马兹·卓巴斯(Tomasz Drabas) 丹尼·李(Denny Lee),出版社:机械工业出版社。最新《PySpark实战指南:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部
PySpark实战指南 作者:Tomasz Drabas/Denny Lee 出版社:机械工业出版社 副标题:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署 原作名:Learning PySpark 译者:栾云杰/陈瑶/刘旭斌 出版年:2017-11-14 页数:186 定价:49 装帧:平装 丛书:大数据技术丛书
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您将学习如何使用RDD和DataFrame抽象数据并了解PySpark的流功能。此外,您将全面了解使用ML和MLlib的PySpark的机器学习功能,使用GraphFrames的图形处理以及使用Blaze的多语言持久性。最后,您将学习如何使用spark-submit命令将应用程序部署到云。 在本书的最后,您将对Spark Python API及其如何用于构建数据密集型应用程序有一...
综上所述,PySpark是借助于Py4j实现了Python调用Java从而来驱动Spark程序的运行,这样子可以保证了Spark核心代码的独立性,但是在大数据场景下,如果代码中存在频繁进行数据通信的操作,这样子JVM和Python进程就会频繁交互,可能会导致我们的任务失败。所以,如果面对大规模数据还是需要我们使用原生的API来编写程序(Java或者Scala)。
Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎,其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算,可以计算结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构。Spark的适用面比较广,所以被称为统一的分析引擎,他同时支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用程序处理数据。
停止PySpark SparkContext RDD编程 创建RDD 使用集合创建RDD 使用存储系统的数据集创建RDD 创建一个空的...
直接使用SparkContext类创建一个spark上下文,主要参数是指定master和appName。 frompysparkimportSparkContextsc=SprakContext(master='local[*]',appName='test') SprakContext的属性 # spark版本sc.version'2.4.5'# python版本sc.pythonVer'3.7'# master地址sc.master'local[*]'# 应用名字sc.appName'test'# 应用...
使用toDebugString()方法:toDebugString()方法返回一个字符串,其中包含RDD的详细信息,包括RDD的分区数和每个分区的大小。可以通过解析该字符串来获取RDD的大小。 代码语言:txt 复制 rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) rdd_debug_string = rdd.toDebugString() # 解析字符串获取RDD的大小 rdd_size ...
作为一个和数据相关的专业,想学习pyspark,从而了解并学习pyspark ,以便更好的应用到工作中。 1、连接数据库 importfindspark#初始化findspark.init()importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')frompyspark.sqlimportSparkSession# 定义数据库的地址,以及表,登录用户及密码url="jdbc:mysql://localhost:3306/xx"tabl...