摘要: 1.选择使用什么数据,有哪些字段,多大数据量。 用kaggle提供的美国疫情数据 2.准备分析哪些问题,可视化方式?(8个以上) (1). 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数。做法是以date作为分组字段,对cases和deaths字段进行汇总统计。 (2). 统计美国每日的新增确诊人数和 阅读全文
posted @ 2021-06-07 14:49 半个人記诚 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求 每个分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom选修了几门课?每 阅读全文
posted @ 2021-05-27 21:10 半个人記诚 阅读(100) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool, 阅读全文
posted @ 2021-05-14 17:19 半个人記诚 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.Spark SQL出现的 原因是什么? 随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,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 阅读全文
posted @ 2021-05-10 21:54 半个人記诚 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二、学生课程分数案例 总共有多少学生?map(), distinct(), count() 开设了多少门课程? 每个学生选修了多少门课?map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选?map(), countByValue() Tom选修了几门课?每门课多少分?filter(), m 阅读全文
posted @ 2021-04-12 22:00 半个人記诚 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、filter,map,flatmap练习: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 6.练习一的生成单词键值对 阅读全文
posted @ 2021-03-31 18:52 半个人記诚 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 准备文本文件从文件创建RDD lines=sc.textFile()筛选出含某个单词的行 lines.filter()lambda 参数:条件表达式 2. 生成单词的列表从列表创建RDD words=sc.parallelize()筛选出长度大于2 的单词 words.filter() 阅读全文
posted @ 2021-03-28 21:37 半个人記诚 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 为什么要引入Yarn和Spark。 Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管 阅读全文
posted @ 2021-03-14 20:23 半个人記诚 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.用图表描述Hadoop生态系统的各个组件及其关系。 2.阐述Hadoop生态系统中,HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 HDFS HDFS(Hadoop分布式文件系统)源自于Google的GFS论文,发表于2003年10月,HDFS是GFS的实现版。 阅读全文
posted @ 2021-03-01 20:20 半个人記诚 阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑