本文講解Spark的結構化數據處理,主要包括:Spark SQL、DataFrame、Dataset以及Spark SQL服務等相關內容。本文主要講解Spark 1.6.x的結構化數據處理相關東東,但因Spark發展迅速(本文的寫作時值Spark 1.6.2發布之際,並且Spark 2.0的預覽版 ...
Spark SQL是Spark框架的重要組成部分, 主要用於結構化數據處理和對Spark數據執行類SQL的查詢。 DataFrame是一個分布式的,按照命名列的形式組織的數據集合。 一張SQL數據表可以映射為一個DataFrame對象,DataFrame是Spark SQL中的主要數據結構。 SqlContext實例是DataFrame和Spark SQL的操作入口, pyspark交互環境中已初 ...
2017-02-12 10:32 0 5359 推薦指數:
本文講解Spark的結構化數據處理,主要包括:Spark SQL、DataFrame、Dataset以及Spark SQL服務等相關內容。本文主要講解Spark 1.6.x的結構化數據處理相關東東,但因Spark發展迅速(本文的寫作時值Spark 1.6.2發布之際,並且Spark 2.0的預覽版 ...
1. 用C/C++實現的結構化數據處理 在涉及到比較底層的通信協議開發過程中, 往往需要開發語言能夠有效的表達和處理所定義的通信協議的數據結構. 在這方面是C/C++語言是具有天然優勢的: 通過struct, union, 和bit-fields, C/C++能夠以一種 ...
Spark SQL - 對大規模的結構化數據進行批處理和流式處理 大體翻譯自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 處理,Spark SQL ...
一、泰坦尼克數據集 首先從csv讀取數據 tensorflow只能處理數值類型的數據,如何將原始數據轉換為神經網絡的輸入格式:使用特征列模塊 tf.feature_column,在輸入數據和模型之間搭建橋梁 特征列完成以下等功能: 類別特征轉換為ont-hot編碼特征 ...
隨着大數據和AI業務的不斷融合,大數據分析和處理過程中,通過深度學習技術對非結構化數據(如圖片、音頻、文本)進行大數據處理的業務場景越來越多。本文會介紹Spark如何與深度學習框架進行協同工作,在大數據的處理過程利用深度學習框架對非結構化數據進行處理。 Spark介紹 Spark是大規模數據處理 ...
背景 這一篇可以說是“Hive JSON數據處理的一點探索”的兄弟篇。 平台為了加速即席查詢的分析效率,在我們的Hadoop集群上安裝部署了Spark Server,並且與我們的Hive數據倉庫共享元數據。也就是說,我們的用戶即可以 ...
本節內容: 1、元組操作 2、while 循環 3、字典操作 4、字典的嵌套 5、集合操作 6、訪問一個復雜的數據結構的數據 7、習題 1、元組(tuple) https://docs.python.org/3/tutorial ...
,並且每個字段的記錄又可以由可重復或不可重復的子字段構成的數據庫,用它不僅可以處理結構化數據(如數字、符 ...