PySpark是Spark的Python API,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操...
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
PySpark是Spark的Python API,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操...
method='pearson'):features=df.rdd.map(lambdarow:row[0:])corr_mat=Statistics.corr(features,method=method)corr_mat_df=pd.DataFrame(corr_mat,columns=df.columns,index=df.columns)返回corr_mat_dfcompute_correlation_matrix(数据['年龄','总购买','账户经理','年','Num_Sites','流失'])plt.figure(...
3. Load The Data From a File Into a Dataframe 4. Data Exploration 4.1 Distribution of the median age of the people living in the area 4.2 Summary Statistics 5. Data Preprocessing /* missing value */ /* outlier */ 5.1 Preprocessing The Target Values[not necessary here] ...
PySpark是Spark的Python API,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操...
dataframe_parquet = sc.read.load('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。 dataframe = sc.read.json('dataset/nyt2.json') dataframe.show(10) 使用dropDuplicates()函数后,我们可观察到重复值已从数据集中被移除。
Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操作的是RDD,即二者面向的数据集不一样。相比于mllib在RDD提供的基础操作,ml在DataFrame上的抽象级别更高,数据和操作耦合度更低。 注:mllib在后面的版本中可能被废弃,本文示例使用的是ml库。
pyspark.ml 基于DataFrame的机器学习模块 pyspark.mllib package 基于RDD的机器学习模块 中间还会涉及到云计算中的docker容器技术,课程的学习环境就是使用Docker三个容器搭建的分布式环境 pyspark中Numpy、Pandas、Scikit-learn的互操作和相互对比 课程大纲 第1章第一章 ...
df= spark.createDataFrame(data,['label','features']) # 调用卡方检验 ChiSquareTest.test(数据, 特征, 标签) # 返回的一行包括三个值:- pValues: Vector - degreesOfFreedom: Array[Int] - statistics: Vector chiSqResult = ChiSquareTest.test(df,'features','label') ...