pyspark入门整理

最新推荐文章于 2025-03-17 19:41:51 发布

Daniel李_

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分类专栏： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41814051/article/details/107084392

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最近工作需要对千万以上数据做特征处理，为了提升运（zao）算（ri）效（xia）率（ban），开始使用pyspark做分布式运算。

也是从基本开始学习，先把用到的一些资料贴在这里，日后有空结合业务进一步整理。

（一）原理篇

一文弄懂PySpark原理与实践

https://blog.youkuaiyun.com/oTengYue/article/details/88417186

（二）上手篇

官方文档 spark.apache.org

内部tdw spark文档 https://git.code.oa.com/tdw/tdw-spark-common

常用api https://blog.youkuaiyun.com/ten_sory/article/details/80897648

（三）性能篇

spark 体验点滴- executor 数量和task 并行数 https://blog.youkuaiyun.com/wangguohe/article/details/80645978

pyspark：dataframe与rdd的一点小事 https://www.jianshu.com/p/5e593510313b

（四）入门快速上手篇（一周搞定）

B站学习视频：spark编程基础（python版）厦门大学-林子雨

配套教材：spark编程基础（python版）厦门大学-林子雨

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pyspark入门教程

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07-20

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目录一、windows下配置pyspark环境 1.1 jdk下载安装 1.2 Scala下载安装 1.3 spark下载安装 1.4 Hadoop下载安装 1.5 pyspark下载安装 1.6 anaconda下载安装 1.7 测试环境是否搭建成功二、pyspark原理简介三、pyspark使用语法 3.1 RDD的基本操作 3.2 DataFrame的基本操作 3.3 pyspark.sql.functions中的方法简介 3.4 窗口函数的使用 Pyspark学习笔

Python进阶知识：整理1 -＞ pySpark入门

xiaoxie_life_study

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Python进阶知识：整理1 -> pySpark入门: 1 编写执行入口；2 数据输入；3 数据计算；4 数据输出

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PySpark 是 Python 中 Apache Spark 的接口。使用 PySpark，您可以编写类似 Python 和类似 SQL 的命令，以在分布式处理环境中操作和分析数据。这是一个初学者程序，将引导您使用 PySpark 操作数据、构建机器学习管道和调整模型。

pyspark详细讲解

2401_89241757的博客

03-17

1400

pyspark教程讲解主讲，RDD数据输入，计算，输出（主讲），Hadoop依赖问题简述，map()运行问题简述

PySpark基础入门（1）：基础概念＋环境搭建

WHY的博客

05-01

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pyspark基础知识学习第一篇，介绍了spark的基础概念以及PySpark的环境搭建，包括local，standAlone以及spark on yarn

spark python教程很少啊_python pyspark入门篇

weixin_39983350的博客

12-06

145

一.环境介绍：1.安装jdk 7以上2.python 2.7.113.IDE pycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz 到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path，添加D:\spark-1.6.0-bin-ha...

pythonspark教材_机械工业出版社-图书展示-科技图书-计算机技术-程序设计-Spark数据分析：基于Python语言-机械|电工电子|汽车|计算机|建筑|经管|教材|中小学教辅|生活|大众|...

weixin_39968592的博客

12-05

172

译者序前言引言第一部分　Spark基础第1章　大数据、Hadoop、Spark介绍 21.1　大数据、分布式计算、Hadoop简介 21.1.1　大数据与Hadoop简史 21.1.2　Hadoop简介 31.2　Spark简介 81.2.1　Spark背景 91.2.2　Spark的用途 91.2.3　Spark编程接口 91.2.4　Spark程序的提交类型 101.2.5　...

PySpark | SparkSQL入门 | DataFrame入门

liujiesxs的博客

06-28

1696

SparkSQL中的DataFrame的入门和操作

PySpark大数据处理详细教程

数据科学知识库

12-12

1943

在这篇博客中，我们将深入探讨 PySpark DataFrame 的操作和应用，从基础到高级，涵盖了数据处理和分析的多个方面。我们会开始于 DataFrame 的创建和基本操作，逐步过渡到复杂的数据转换、特征工程，最后探索性能优化和数据流处理等高级主题。每个部分都配有实用的代码示例和详细的解释，旨在帮助您更好地理解和应用这些技术。无论您是希望提高数据分析技能，还是寻找提升大数据处理能力的灵感，这篇博客都将是您的理想选择。

pyspark小白：尝试性能优化一点心得

weixin_41814051的博客

07-20

1169

前言：本人之前情况是有python编程基础，但对大数据分布式的掌握限于皮毛的理论知识。借着任务驱动，历时两周空闲时间，先后学习了1.spark（pyhon版）之RDD编程，SparkSql，SparkMl；2.了解spark运行的基本底层原理，在写代码时对spark性能优化的一些手段。其实很浅，把自己一些tips整理出来，希望能帮助到同样开始入门的小白白。业务场景：业务上希望能找到文不对题的CP（昵称简介与本人生产视频不符，会给消费者先入为主带来一些主观上的意外感的CP）。一个指标是计算视频TA

《PySpark实用教程_v3.1.2》简介

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《PySpark实用教程》（基于Spark3.1.2和Python 3.7）预览版下载：这里下载大数据分析一直是个热门话题，需要大数据分析的场景也越来越多。Apache Spark是一个用于快速、通用、大规模数据处理的开源项目。现在，Apache Spark已经成为一个统一的大数据处理平台，拥有一个快速的统一分析引擎，可用于大数据的批处理、实时流处理、机器学习和图计算。 2009年，Spark诞生于伯克利大学AMP实验室，最初属于伯克利大学的研究性项目。它于2010年被正式开源，于2013年被转交给A

pyspark修炼手册（长期帖）

穹顶之下

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2020.03.31 在进行pyspark开发时，需要先安装hadoop、spark的环境，或者只安装spark环境即可。配置集群or单机环境都可以，在配置好环境后，不需要单独启动hadoop/spark，直接运行pyspark程序即可。一个脚手架 ''' 在win环境下，若出现了: py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.pyth...

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PySpark？

百态老人的博客

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PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了对 Spark 的接口，使得我们可以使用 Python 来编写分布式计算程序。PySpark 具有诸多优势，如高性能，基于 Spark 的并行计算引擎，可以在集群上快速处理大规模数据；易用性，提供了简洁的 API，可以方便地进行数据处理和分析；可扩展性，支持分布式计算，可以轻松扩展到大规模数据集。

Spark之PySpark

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PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它允许开发者使用 Python 编程语言进行大规模数据处理和分析。Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark 使得 Python 开发者能够利用 Spark 强大的分布式计算能力，处理大数据集，并执行高效的并行计算。

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PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它使您能够使用Python在分布式环境中执行实时、大规模的数据处理。它还提供了一个 PySpark shell，用于交互式分析您的数据。

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Python数据分析入门

最新发布

05-12

<think>好的，用户想学习Python数据分析的基础知识，并询问入门教程。我需要结合之前的引用内容来构建一个结构化的回答。首先，根据引用1和4，用户可能对学习路径和资源有需求。需要分步骤讲解，从基础到实践，逐步深入。第一步是Python编程基础，引用1提到数据结构如列表、数组、字典等，以及函数和模块的使用。应该推荐学习这些内容，并可能提到NumPy和Pandas库，因为引用3提到了这些。第二步是数据分析核心库，比如NumPy处理数组，Pandas处理数据框，Matplotlib和Seaborn用于可视化。这部分需要详细说明每个库的作用，并给出示例代码，如创建DataFrame或绘制图表。第三步是数据清洗与预处理，引用4提到数据清洗的重要性，包括处理缺失值和重复值。这里可以展示Pandas的相关方法，如dropna()和fillna()。第四步是数据分析实践，结合案例，比如引用2中的销售数据分析，使用groupby和聚合函数。同时，可以引入机器学习库如Scikit-learn，引用3提到过，但用户可能处于入门阶段，所以简单提及即可。最后，学习资源部分需要整理引用中的教程，并推荐书籍和实战项目。注意要强调避免资料过多的问题，建议系统化学习，如引用4所述。在生成相关问题时，要考虑用户可能的后续需求，如进阶库、数据清洗技巧和实战项目推荐。确保每个部分都有示例代码，并符合LaTeX格式要求，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。同时检查引用标记是否正确添加，如引用1到4的位置是否合理。</think>### Python数据分析入门教程（分步指南） #### 一、编程基础准备 1. **数据结构掌握**： - 列表：`[1,2,3]`（支持动态修改） - 元组：`(1,2,3)`（不可变序列） - 字典：`{"name": "Alice", "age": 25}`（键值对存储） - 数组：通过NumPy库创建`np.array([1,2,3])`[^1] 2. **函数与模块**： ```python # 自定义函数示例 def calculate_mean(data): return sum(data)/len(data) # 模块导入方式 import numpy as np from pandas import DataFrame ``` #### 二、核心数据分析库 1. **NumPy科学计算**： - 创建二维数组：`arr = np.array([[1,2],[3,4]])` - 矩阵运算：`arr.T`（转置），`np.dot(arr1, arr2)`（点积） 2. **Pandas数据处理**： ```python # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ "日期": ["2023-01-01", "2023-01-02"], "销售额": [1500, 2000], "商品类别": ["电子产品", "服装"] }) ``` 3. **可视化工具**： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3], [4,5,6]) plt.title("示例图表") plt.show() ``` #### 三、数据预处理流程 1. **缺失值处理**： ```python df.dropna() # 删除缺失值 df.fillna(0) # 填充为0 ``` 2. **数据规范化**： $$ z = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 其中$\mu$为均值，$\sigma$为标准差 3. **特征工程**： ```python # 创建时间特征 df["月份"] = pd.to_datetime(df["日期"]).dt.month ``` #### 四、数据分析实践案例 **电商销售分析示例**： ```python # 按类别汇总 category_sales = df.groupby("商品类别")["销售额"].agg(["sum", "mean"]) # 可视化展示 import seaborn as sns sns.barplot(x="商品类别", y="销售额", data=df) ``` #### 五、学习资源推荐 1. **系统教程**： - 官方Pandas文档（含实战案例） - 《利用Python进行数据分析》（O'Reilly经典） 2. **实战平台**： - Kaggle入门竞赛（泰坦尼克号生存预测） - 阿里云天池新人赛 3. **进阶路径**： - 机器学习基础（Scikit-learn库） - 大数据处理（PySpark基础） - 自动化报表（使用Jupyter Notebook） $$ \text{学习效率} = \frac{\text{实践时长}}{\text{理论学习时长}} \times \text{项目复杂度} $$ [^2]