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查询Tags标签： rdd，共有 215条记录-
pyspark 常用rdd函数例子
## mapPartions def model_pred(partitionData):updatedData = []for row in partitionData:pred_value = model.value.predict([row[2:]])[0]pred_value = float(round(pred_value,4))updatedData.append([row[0],row[1],pred_value])return iter(updatedData)pred = df.…
2022/5/10 23:04:19 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:04:10 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:02:36 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 Spark SQL的前身是 Shark，Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一，它运行在Spark系统之上，Shark重用了Hive的工作机制，并直接继承了Hive的各个组件， Shark将SQL语句的转…
2022/5/10 19:02:33 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
7.Spark SQL1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学…
2022/5/10 19:02:31 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:02:30 人评论 次浏览 -
7、Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 spark产生：为了替代Mapreduce，解决Mapreduce计算短板随着Spark的发展，Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark…
2022/5/10 19:00:40 人评论 次浏览 -
Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/10 19:00:30 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处…
2022/5/1 19:13:04 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 ->SparkSQL的前身Shark对于Hive的太多依赖（如采用Hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack Rule Them All的既定方针，制约了Spark各个组件的相互集成，所以提出了SparkSQL项目。 ->S…
2022/4/27 19:13:33 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。Shark提供了类似于Hive的功能，与Hive不同的是，Shark把SQL语句转换成Spark作业，而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容，Shark重用了Hive中的Hive SQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。可以近似…
2022/4/27 2:12:51 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理…
2022/4/26 2:12:40 人评论 次浏览 -
7.Spark SQL
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。SparkSQL的出现，解决了对不同数据源和不同数据的操作，例如结构化和非结构化数据。还有可以支持融合关系查询和复杂分析算法。SparkSQL的前身是Shark，Shark中提供了类似于Hive的功能。但是Shark设计中导致了两…
2022/4/24 19:13:15 人评论 次浏览 -
Spark Streaming DStream 转换操作
DStream 操作和RDD的操作很类似，分为 Transformations 转换和 Output Operations 输出两种，此外转换操作中还有一些比较复杂的算子，如：updateStateByKey(),transform()以及各种 Window 相关算子。 1、无状态转换操作无状态转换操作就是把简单的RDD转换操作应用到每个批…
2022/4/22 6:12:43 人评论 次浏览 -
6. RDD综合练习：更丰富的操作
网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实现以下数据分析:一、集合运算练习1.union()，intersection()，subtract(), cartesian()二、内连接与外连接1.join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin() 三、综合练习：学生课程分数网盘下载sc.txt文件，通过RDD操作实…
2022/4/20 23:20:00 人评论 次浏览
