5、Spark 中的数据处理与特征操作

Spark 中的数据处理与特征操作

在数据处理和机器学习领域，Spark 提供了丰富的功能来处理和转换数据。本文将深入探讨 Spark 中的数据窗口操作、数据连接操作以及特征提取和转换的相关内容。

1. Spark 中的窗口类型

在机器学习和人工智能中，有几种常见的窗口类型：
- 滑动窗口（Sliding windows） ：连续窗口之间存在重叠，常用于语音和音频处理。
- 滚动窗口（Tumbling windows） ：非重叠的顺序窗口，常用于实时分析。
- 扩展窗口（Expanding windows） ：从一个固定点开始并随时间增长，用于累积指标计算。

2. 为什么需要窗口操作

窗口操作在 Spark 中有以下几个重要原因：
- 跨行计算 ：窗口函数可以对与当前行相关的一组行进行计算，而不会将它们合并为一个输出行，这对于需要保留每行详细信息的分析至关重要。
- 数据分区 ：窗口函数可以将数据分区，而不改变输出的行结构，便于在数据子集内进行比较和聚合分析。
- 排名和行编号 ：可以对数据集中的项目进行排名，无需复杂的子查询，如 ROW_NUMBER() 、 RANK() 和 DENSE_RANK() 等函数。
- 运行总计和移动平均值