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PGC123

Spark中RDD和DataFrame的差異

Spark目前使用的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是RDD和DataFrame。RDD是一個(gè)原創(chuàng)的概念，而DataFrame是后來(lái)引入的。RDD相對(duì)靈活。你可以在RDD結(jié)構(gòu)上運(yùn)行許多類型的轉(zhuǎn)換與計(jì)算。然而，因?yàn)樗`活了，所以很難對(duì)其執(zhí)行進(jìn)行優(yōu)化。另一方面，DataFrame有一定的固定結(jié)構(gòu)，能利用它來(lái)優(yōu)化DataFrame數(shù)據(jù)集上的執(zhí)行。但是，它不具備RDD的優(yōu)點(diǎn)，主要是沒(méi)有RDD的靈活性。RDD與DataFra

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Ubuntu在線安裝Java

java是Hadoop運(yùn)行的基礎(chǔ)，因此學(xué)習(xí)Hadoop之前首先要在系統(tǒng)上安裝JDK。ubuntu安裝JDK步驟：安裝jdk的命令為：sudo apt-get install default-jdk 軟件下載、安裝需要一定的空間,安裝程序會(huì)提示是否繼續(xù)執(zhí)行，輸入Y然后按回車鍵即可。軟件下載及安裝需要一定時(shí)間，耐心等待即可無(wú)需其他操作。執(zhí)行到下圖出現(xiàn)done表示已經(jīng)完成安裝。

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ubuntu 配置固定IP

在搭建大數(shù)據(jù)集群的時(shí)候，集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的IP如果不設(shè)置為固定IP時(shí)重啟后IP地址變化，會(huì)造成找不到節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題，因此配置固定IP很重要。配置方法:1、使用vim 等文本編輯器編輯/etc/network/interface,添加如下內(nèi)容auto ens33iface ens33 inet staticaddress 192.168.35.132netmask 255.255.255

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pandas 的數(shù)據(jù)框與spark數(shù)據(jù)框區(qū)別

最近學(xué)習(xí)spark,pandas 的數(shù)據(jù)框與spark數(shù)據(jù)框區(qū)別？首先兩者使用平臺(tái)不一樣：pandas的Dataframe應(yīng)用場(chǎng)景是單機(jī)，就是在python環(huán)境中使用。而spark中的dataframe是基于RDD的，因此他是分布式的。平臺(tái)底層不一樣導(dǎo)致他們的方法也是不一樣的.首先pandas的Dataframe 不支持并行計(jì)算，也不支持Hadoop，因此大數(shù)據(jù)處理不了。因?yàn)槭菃螜C(jī)所以編

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PySpark與python的關(guān)系

Spark 集群中有驅(qū)動(dòng)器（主節(jié)點(diǎn)）與工作節(jié)點(diǎn)兩類計(jì)算機(jī)，當(dāng)使用RDD執(zhí)行PySpark程序時(shí)，在PySpark驅(qū)動(dòng)器中 SparkContext 通過(guò)Py4j啟動(dòng)一個(gè)JVM，所有RDD最初轉(zhuǎn)換都映射為Java中的PythonRDD對(duì)象。一旦這些任務(wù)被推送到spark任務(wù)節(jié)點(diǎn)PythonRDD對(duì)象就使用管道啟動(dòng)Python的子進(jìn)程，發(fā)送代碼到python中進(jìn)行處理。

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ubuntu中如何使用ssh?提示沒(méi)有ssh命令

ubuntu中如何使用ssh?提示沒(méi)有ssh命令默認(rèn)情況下ubuntu安裝ssh客戶端，但是并不安裝ssh服務(wù)器，因此需要安裝openssh-server才可以。安裝命令如下sudo apt-get install openssh-server注：ssh-server 是系統(tǒng)應(yīng)用，因此需要使用sudo命令。

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樸素貝葉斯

樸素貝葉斯方法是一組監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，基于貝葉斯定理應(yīng)用給定類變量值的每對(duì)特征之間的條件獨(dú)立性的“天真”假設(shè)。在給定類變量y和從屬特征向量x1到xn，貝葉斯定理表明了以下關(guān)系：使用條件獨(dú)立假設(shè) 對(duì)于所有i，這種關(guān)系被簡(jiǎn)化為由于P(x1,…,xn)在輸入時(shí)是常數(shù)，我們可以使用以下分類規(guī)則：我們可以使用最大后驗(yàn)（MAP）估計(jì)來(lái)估計(jì) P(y)和P(xi∣y) ; 前者是

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Iterator對(duì)象為啥不能直接打印出來(lái)？

為啥Iterator對(duì)象不能直接打印出來(lái)？這是由于Iterator對(duì)象應(yīng)用了惰性計(jì)算，啥是惰性計(jì)算呢？在編程語(yǔ)言理論中，惰性求值（英語(yǔ)：Lazy Evaluation），又譯為惰性計(jì)算、懶惰求值，也稱為傳需求調(diào)用（call-by-need），是一個(gè)計(jì)算機(jī)編程中的一個(gè)概念，它的目的是要最小化計(jì)算機(jī)要做的工作。它有兩個(gè)相關(guān)而又有區(qū)別的含意，可以表示為“延遲求值”和“最小化求值”，本條目專注

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Hadoop框架中怎么優(yōu)化

Storm用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。為Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能Spark采用了內(nèi)存計(jì)算。從多迭代批處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存作反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，流處理和圖形計(jì)算等多種計(jì)算范式。Spark構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合。它的RDD是一個(gè)很大的特點(diǎn)。Hadoop當(dāng)前大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一，運(yùn)用在當(dāng)前很多商業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)?？梢暂p松地集成結(jié)構(gòu)化、

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Sql注入是如何產(chǎn)生的，如何防止？

程序開(kāi)發(fā)過(guò)程中不注意規(guī)范書(shū)寫(xiě)sql語(yǔ)句和對(duì)特殊字符進(jìn)行過(guò)濾，導(dǎo)致客戶端可以通過(guò)全局變量POST和GET提交一些sql語(yǔ)句正常執(zhí)行。產(chǎn)生Sql注入。下面是防止辦法：a. 過(guò)濾掉一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作關(guān)鍵字，或者通過(guò)系統(tǒng)函數(shù)來(lái)進(jìn)行過(guò)濾。b. 在PHP配置文件中將Register_globals=off;設(shè)置為關(guān)閉狀態(tài)c. SQL語(yǔ)句書(shū)寫(xiě)的時(shí)候盡量不要省略小引號(hào)(tab鍵上面那個(gè))和單引號(hào)d. 提

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多進(jìn)程與多線程的區(qū)別？

a. 簡(jiǎn)而言之,一個(gè)程序至少有一個(gè)進(jìn)程，一個(gè)進(jìn)程至少有一個(gè)線程。b. 線程的劃分尺度小于進(jìn)程，使得多線程程序的并發(fā)性高。c. 另外，進(jìn)程在執(zhí)行過(guò)程中擁有獨(dú)立的內(nèi)存單元，而多個(gè)線程共享內(nèi)存，從而極大地提高了程序的運(yùn)行效率。d. 線程在執(zhí)行過(guò)程中與進(jìn)程還是有區(qū)別的。每個(gè)獨(dú)立的線程有一個(gè)程序運(yùn)行的入口、順序執(zhí)行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨(dú)立執(zhí)行，必須依存在應(yīng)用程序中，由應(yīng)用程序提供多個(gè)線程執(zhí)

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select和epoll的區(qū)別？

a. select實(shí)現(xiàn)需要自己不斷輪詢所有fd集合，直到設(shè)備就緒，期間可能要睡眠和喚醒多次交替。而epoll其實(shí)也需要調(diào)用epoll_wait不斷輪詢就緒鏈表，期間也可能多次睡眠和喚醒交替，但是它是設(shè)備就緒時(shí)，調(diào)用回調(diào)函數(shù)，把就緒fd放入就緒鏈表中，并喚醒在epoll_wait中進(jìn)入睡眠的進(jìn)程。雖然都要睡眠和交替，但是select在“醒著”的時(shí)候要遍歷整個(gè)fd集合，而epoll在“醒著”的時(shí)候只要

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BTree索引和hash索引的區(qū)別？

Hash 索引因其結(jié)構(gòu)的特殊性，其檢索效率非常高，索引的檢索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要從根節(jié)點(diǎn)到枝節(jié)點(diǎn)，最后才能訪問(wèn)到頁(yè)節(jié)點(diǎn)這樣多次的IO訪問(wèn)，所以 Hash 索引的查詢效率要遠(yuǎn)高于 B-Tree 索引。但也有如下明顯的缺點(diǎn)：a. Hash 索引僅僅能滿足"=","IN"和""查詢，不能使用范圍查詢。b. Hash 索引無(wú)法被用來(lái)避免數(shù)據(jù)的排序操作。c. Hash 索引不

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NoSQL和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別？

a. SQL數(shù)據(jù)存在特定結(jié)構(gòu)的表中；而NoSQL則更加靈活和可擴(kuò)展，存儲(chǔ)方式可以省是JSON文檔、哈希表或者其他方式。b. 在SQL中，必須定義好表和字段結(jié)構(gòu)后才能添加數(shù)據(jù)，例如定義表的主鍵(primary key)，索引(index),觸發(fā)器(trigger),存儲(chǔ)過(guò)程(stored procedure)等。表結(jié)構(gòu)可以在被定義之后更新，但是如果有比較大的結(jié)構(gòu)變更的話就會(huì)變得比較復(fù)雜。在NoSQ

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order by：可以指定desc 降序 asc 升序 order by會(huì)對(duì)輸入做全局排序，因此只有一個(gè)Reducer(多個(gè)Reducer無(wú)法保證全局有序)，然而只有一個(gè)Reducer，會(huì)導(dǎo)致當(dāng)輸入規(guī)模較大時(shí)，消耗較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間。sort by ：對(duì)分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序sort by不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進(jìn)入reducer前完成排序，因此，如果用sort by進(jìn)行排序，并且設(shè)置ma

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Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)于數(shù)據(jù)庫(kù)的異同

(1）由于Hive采用了SQL的查詢語(yǔ)言HQL，因此很容易將Hive理解為數(shù)據(jù)庫(kù)。其實(shí)從結(jié)構(gòu)上來(lái)看，Hive和數(shù)據(jù)庫(kù)除了擁有類似的查詢語(yǔ)言，再無(wú)類似之處（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置。 hdfs raw local fs（3）數(shù)據(jù)格式。分隔符（4）數(shù)據(jù)更新。hive讀多寫(xiě)少。Hive中不支持對(duì)數(shù)據(jù)的改寫(xiě)和添加，所有的數(shù)據(jù)都是在加載的時(shí)候中確定好的。INSERT INTO … VALU

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hive表關(guān)聯(lián)查詢，如何解決數(shù)據(jù)傾斜的問(wèn)題?

傾斜原因：map輸出數(shù)據(jù)按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均勻、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特、建表時(shí)考慮不周、等原因造成的reduce 上的數(shù)據(jù)量差異過(guò)大。1)、key分布不均勻;2)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特性;3)、建表時(shí)考慮不周;4)、某些SQL語(yǔ)句本身就有數(shù)據(jù)傾斜;如何避免：對(duì)于key為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以對(duì)其賦予一個(gè)隨機(jī)值。解決方案1>.參數(shù)調(diào)節(jié)：

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pandas如何判斷缺失數(shù)據(jù)？

我想知道以后讀取有缺失值的數(shù)據(jù)，怎么判斷是哪里缺失了？比如只是在文本隨便寫(xiě)的數(shù)據(jù)。首先pandas讀取任何數(shù)據(jù)都要知道數(shù)據(jù)的格式信息，其他軟件工具也是一樣的，只有知道數(shù)據(jù)的分隔方式才能將數(shù)據(jù)中的元素準(zhǔn)確的定位對(duì)應(yīng)到dataframe中的索引。比如讀csv文件，那一定要給pandas傳達(dá)信息就是數(shù)據(jù)都是以逗號(hào)分隔的，不然pandas讀取數(shù)據(jù)失敗。如果用read_csv()來(lái)讀取不是以逗號(hào)分隔的

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大數(shù)據(jù)用Linux系統(tǒng)選哪個(gè)呢?

大數(shù)據(jù)平臺(tái)一般都裝在Linux上，市場(chǎng)常見(jiàn)的Linux發(fā)行版有ubuntu、centos兩種，這兩個(gè)各有各的特點(diǎn)Ubuntu：Ubuntu近些年的粉絲越來(lái)越多，Ubuntu有著漂亮的用戶界面，完善的包管理系統(tǒng)，強(qiáng)大的軟件源支持，豐富的技術(shù)社區(qū)，Ubuntu還對(duì)大多數(shù)硬件有著良好的兼容性，包括最新的圖形顯卡等等。這一切讓Ubuntu越來(lái)越向大眾化方向發(fā)展。但別忘了：你所需要的只是一個(gè)簡(jiǎn)約、穩(wěn)定

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學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)用什么虛擬機(jī)軟件好？

就目前而言，VMware Workstation是使用最為廣泛、功能最為強(qiáng)大的虛擬機(jī)軟件，主要用于IT開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)管理、云計(jì)算等商業(yè)環(huán)境，操作界面友好功能強(qiáng)大。缺點(diǎn)是次軟件屬于商業(yè)版需要付費(fèi)的，但是網(wǎng)上可以搜到不花錢(qián)就能用的??。而開(kāi)源虛擬軟件Oracle VM VirtualBox，則在所有免費(fèi)虛擬機(jī)軟件中表現(xiàn)較為突出，成為大多數(shù)教學(xué)、實(shí)驗(yàn)等非商業(yè)環(huán)境中的首選。我們?cè)谶x擇虛擬機(jī)軟件時(shí)可以根據(jù)自

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