一.几种查找空值的方法 1.Column方法 column.isNull/column.isNotNull/column.isNaN 2.类sql方法 二.na方法 2.1 na.drop方法 2.1.1 删除所有列的空值以及NaN 2.1.2 删除某一列的空值和NaN 2.1.3 删除某一列的非空非NaN但是值低于10的. 2.2 na.fill方法 2.2.1 填充所有空值的列 2.2.2 对指定的空值进行填充 2.3 na.replace方法 2.3.1 将指定列的指定值替换为对应的值 在

1. 背景 XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark.然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题. 事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈,在该平台上训练出的XGBoost模型,使用同一个模型.同一份测试数据,在本地调用(Java引擎)与

Spark Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.D

由于我要叠加rdd某列的数据,如果加数中出现nan,结果也需要是nan,nan可以做到,但我要处理的数据源中的nan是以null的形式出现的,null不能叠加,而且我也不能删掉含null的行,于是我用了sparksql 的 ISNULL和CASE WHEN方法: Case When 方法: 如果obs_PRE_1h列有值则不变,没有则变为nan,注意这里的nan需要写成 float(‘NaN’) SELECT (CASE WHEN ISNULL(obs_PRE_1h)=true THEN flo

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

读取文件的数据 使用的数据:https://codeload.github.com/xsankar/fdps-v3/zip/master 读取单个文件的数据 case class Employee(EmployeeID: String, LastName: String, FirstName: String, Title: String, BirthDate: String, HireDate: String, City: String, State: String, Zip: String,

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本.主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展.这是社区开发非常重要的一个里程碑.1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能.Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升 10X 2. Dataset APISpark 团队引入了 DataFrames,新型Datase

1.累加器             通常在向Spark传递函数时,比如使用map()函数或者用filter()传条件是,可以使用驱动器程序中定义的变量,但是集群中运行的每个人物都会得到这些变量的一份新的副本,更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量.Spark的两个共享变量,累加器与广播变量,分别为结果聚合与广播这两种常见的通信模式突破了这一限制.     第一种共享变量,累加器,提供了将工作节点中的值聚合到驱动器程序中的简单语法.累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数

摘要:pandas是一个强大的Python数据分析工具包,pandas的两个主要数据结构Series(一维)和DataFrame(二维)处理了金融,统计,社会中的绝大多数典型用例科学,以及许多工程领域.在Spark中,python程序可以方便修改,省去java和scala等的打包环节,如果需要导出文件,可以将数据转为pandas再保存到csv,excel等. 1.Pandas是什么? pandas是一个强大的Python数据分析工具包,是一个提供快速,灵活和表达性数据结构的python包,旨在使

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

去除null.NaN 去除 dataframe 中的 null . NaN 有方法 drop ,用 dataframe.na 找出带有 null. NaN 的行,用 drop 删除行: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext, SparkSession} /** * Created by TTyb on 2017/10/12. */ o

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke

1. 问题描述 记录关联问题(Record Linkage):有大量从一个或多个源系统来的记录,其中有些记录可能代表了相同的基础实体. 每个实体有若干个属性,比如姓名.地址.生日.我们需要根据这些属性找到那些代表相同实体的记录. 不幸的是,有些属性值有问题:格式不一致,或有笔误,或信息缺失.如果简单的对这些属性做相等性测试,就会漏掉很多重复记录. 可以看出,下面两条记录看起来是两个不同的咖啡店,其实是同一个咖啡店: 而下面两条记录看起来是两条相同的记录,却是两个不同的业务部门: 2. 样例数据:

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

DataFrameNaFunctions用来对DataFrame中值为null或NaN的列做处理,处理分为三种类型: drop:根据条件丢弃含有null或NaN的行 fill:根据条件使用指定值填充值为null或NaN的列,相当于设置默认值 replace:根据条件替换列值 下面是针对每种处理方式的详细解释: package cc11001100.spark.dataset.DataFrameNaFunctionsDemo; import com.google.common.collect.Im

作者:郑晨,OpenStack中国社区,转载请注明出处 美国时间2014年10月16日,OpenStack Juno版本正式发布,这是OpenStack开源云计算项目自2010年创立以来的第10个版本.在过去的6个月里,有18704个代码提交记录,超过133个组织的1419名代码贡献者参与到OpenStack Juno版本的开发中来,包括支持软件开发.大数据分析和大规模应用架构等342个新功能点亮相. Juno版本中,共提出了342个新的功能点,其中重要的功能之一是围绕Hadoop和Spark集

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.