大数据学习总结（SparkSQL/PySpark空间计算）

最新推荐文章于 2024-08-08 09:29:10 发布
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#spark #big data #pyspark #SparkSQL

这篇博客总结了280亿条大数据处理的经验，通过SparkSQL和Hive进行实战操作，涵盖了六个关键部分。同时，还深入探讨了PySpark在空间计算方面的应用，同样分为六个主题。内容详实，适合大数据和PySpark学习者参考。
【AI大数据与人工智能】Spark SQL 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-06 1623
在大数据时代，数据处理和分析成为了一项关键的任务。Apache Spark 作为一个开源的大数据处理框架,凭借其高效的内存计算能力和通用性,已经成为了大数据领域中最受欢迎的技术之一。Spark SQL 作为 Spark 的一个重要模块,为结构化数据处理提供了强大的功能支持。Spark SQL 不仅支持传统的 SQL 查询,还引入了更高级的分析功能,如数据流处理、机器学习等。它能够高效地处理大规模数据集,并提供了与 Spark 其他模块(如 Spark Streaming、MLlib 等)的无缝集成。
2023年大数据面试通关文牒系列篇
AuZn的博客
06-20 736
区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），外部表数据的存储位置由自己制定（如果没有LOCATION，Hive将在HDFS上的/user/hive/warehouse文件夹下以外部表的表名创建一个文件夹，并将属于这个表的数据存放在这里）；删除内部表会直接删除元数据（metadata）及存储数据；删除外部表仅仅会删除元数据，HDFS上的文件并不会被删除。
基于Spark的大数据空间分析与运算方法研究
我的笔记
07-25 1833
利用大数据计算做空间分析与运算，提供缓冲区分析、叠加分析、裁剪、合并等空间分析与运算接口和调用示例。 1、缓冲区建立 任务要求：利用大数据计算，对大数据库中存储的点、线、面等空间数据，自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层 解决方案： 以符合GeoJson数据格式的空间空间要素字符串为输入对象 将GeoJson字符串进行切分，并判断每一个GeoJson字符串属于什么图形要素类型(...
大数据学习笔记(spark总结)
smy12138的博客
11-13 390
Spark的运行模式 local，standalone，yarn，mesos。yarn还分为yarn-client 和 yarn-master. Spark名词 Standalone模式下： Master：集群中含有Master进程的节点。Master是整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行。 Worker：Worker是工作节点，接收主节点的命令并进行状态汇报。 Yarn模式下： Resour...
PySpark空间计算学习总结—（4）Spark Core核心RDD
Ocean111best的博客
03-21 449
Spark 最重要的是 RDD，SparkSQL、SparkStreaming是构建在 RDD 之上的。 一、什么是 RDD RDD：Resilient Distributed Dataset 弹性、分布式、数据集 它在源码中为： abstract class RDD[T：ClassTag]( @transient private var _sc：SparkContext， @t...
Python大数据处理库 PySpark实战 总结二
cjl的博客
06-17 828
Python大数据处理库 PySpark实战二Pyspark建立Spark RDDpyspark shellVScodeJupyter notebook动作算子变换算子 Pyspark建立Spark RDD 每个RDD可以分成多个分区，每个分区可以看作是一个数据集片段，可以保存到Spark集群中的不同节点上 RDD自身具有容错机制，且是一种只读的数据结构，只能通过转换生成新的RDD；一个RDD通过分区可以多台机器上并行处理；可将部分数据缓存在内存中，可多次重用；当内存不足时，可把数据落到磁盘上 创建RDD
《Spark快速大数据分析》总结--（2）
qq_28900249的博客
10-17 810
第一章 Spark数据分析导论 1、Spark核心 Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。 2、Spark组件 依次介绍各组件： （1）Spark Core Spark Core实现了Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core还包括了对弹性分...
（二）PySpark3：SparkSQL编程
weixin_44458771的博客
03-07 2443
总的来说，Spark SQL是一个功能强大的工具，适合于处理大规模数据集和进行复杂的数据分析。Spark SQL能够访问多种数据源，包括本地数据集、HDFS、Hive、HBase等，并且通过集成类RDD、类Excel、类SQL的数据处理操作，增强了数据处理的易用性和多样性。
大数据手册(Spark)--Spark机器学习
WilenWu
01-09 1791
MLlib Apache Spark提供了一个名为 MLlib 的机器学习API。PySpark也在Python中使用这个机器学习API。它支持不同类型的算法，如下所述 mllib.classification - spark.mllib 包支持二进制分类，多类分类和回归分析的各种方法。分类中一些最流行的算法是 随机森林，朴素贝叶斯，决策树 等。 mllib.clusteri...
Spark轨迹大数据高效处理_计算两经纬度点间的距离_使用Haversine formula公式
最新发布
Matrix70的博客
08-08 774
Haversine公式的数学理论基于球面三角学和三角恒等式的推导，通过近似计算大圆航线距离，适用于小距离的球面距离计算。这基本符合我的需求，因为我的计算都是基本是短距离计算的，基本不会跨省，实际效果也不错，如果你是超远距离计算，比如跨国，跨洲了，可以先试试，然后再考虑使用。
内存计算框架Spark实战
06-11
spark集群模式，资源调度由自己实现。分布式模式节点，资源调度掌握整个集群的资源。
【PySpark】 Spark SQL：Spark数据查询的利器
qq_36643449的博客
05-11 1335
在实际的开发过程中，我们并不是总需要在 RDD 的层次进行编程。就好比编程刚发明的年代，工程师只能用汇编语言，到后来才慢慢发展出高级语言，如 Basic、C、Java 等。使用高级语言大大提升了开发者的效率。同样的，Spark 生态系统也提供很多库，让我们在不同的场景中使用。今天，让我们来一起探讨 Spark 最常用的数据查询模块——Spark SQL。 几年前，Hadoop/MapReduce 在企业生产中的大量使用，HDFS 上积累了大量数据。由于 MapReduce 对于开发者而言使用难度较大，大部分
PySpark---SparkSQL中的DataFrame(二)
XiaodunLP的博客
08-01 1149
1.colRegex(colName): """ Selects column based on the column name specified as a regex and returns it as :class:`Column`. """ 用正则表达式的方式返回我们想要的列。 df.show() # 这里注意`的使用 df.select(df.colRegex("`(grad...
pyspark-Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide
风吴痕的博客
10-17 2267
参考： 1、https://github.com/apache/spark/tree/v2.2.0 2、http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQLDatasets and Da
PySpark-Spark SQL基本介绍
denglh525693的博客
01-07 2817
Spark SQL是Spark多种组件中其中一个,主要是用于处理大规模的结构化数据,本文阐述了Spark SQL的特点以及对比了Spark SQL和Hive SQL的异同,详细介绍了Spark SQL的数据结构DataFrame,包括DataFrame的三种构建方式,通过RDD构建DataFrame,通过内部初始化数据得到DataFrame,通过读取外部文件得到DataFrame
【大数据笔记07】Spark——基于内存的计算
开染坊的白猫
03-24 433
Spark集群部署 规划安装目录 /opt/bigdata 解压安装包 tar zxvf spark2.0.2binhadoop2.7.tgz 重命名目录 mv spark2.0.2binhadoop2.7 spark 修改配置文件 配置文件目录在 /opt/bigdata/spark/conf vi sparkenv.sh 修改文件(先把 sparkenv.sh.template...
HiveQL迁移至Spark SQL入门示例（PySpark版）
SKY_02的博客
05-28 1557
目录一、示例HiveQL二、迁移至pyspark三、Linux执行命令：四、查看报错方式 一、示例HiveQL create table test.test_20190601_1 as select '${date}${site}${year}${month}${day}${site}' as data_date ; create table test.test_20190601_2 as se...
从了解到掌握 Spark 计算框架（一）Spark 简介与基础概念
JIE的博客 --- moon_coder
05-28 2757
Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，最初由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发，后来捐赠给了 Apache 软件基金会。它提供了一个高效、通用、可扩展且易用的大数据处理平台，支持各种类型的应用，包括批处理、实时流处理、机器学习和图处理等。
Spark内存计算内幕
鸭梨山大山大的博客
07-14 671
首先我们来看一张Spark计算时的架构图。 上图引入了很多术语："Executor","Task","Cache","Worker Node"等等，当我开始学习Spark的时候，这几乎是整个互联网上唯一一张关于Spark架构的图了，我个人觉得该图缺失了一些很重要的概念或者是描述的。 任何Spark的进程都是一个JVM进程，既然是一个JVM进程，那么就可以配置它的堆大小（-Xmx和-Xms）,但是进程怎么使用堆内存和为什么需要它呢？下面是一个JVM堆空间...
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