“PySpark实战”的版本间的差异
来自CloudWiki
（→RDD的操作与观察） |
（→RDD的操作与观察） |
||
| 第47行： | 第47行： | ||
*[[PySpark实战：collectAsMap操作-将RDD 转换为Map映射]] | *[[PySpark实战：collectAsMap操作-将RDD 转换为Map映射]] | ||
*[[PySpark实战：countByKey操作-统计RDD中每个键的数量]] | *[[PySpark实战：countByKey操作-统计RDD中每个键的数量]] | ||
| − | *[[PySpark实战：countByValue操作]] | + | *[[PySpark实战：countByValue操作-统计RDD中各个value出现的次数]] |
*[[PySpark实战：glom操作]] | *[[PySpark实战：glom操作]] | ||
*[[PySpark实战：coalesce操作]] | *[[PySpark实战：coalesce操作]] | ||
2022年8月5日 (五) 13:36的最新版本
目录
大数据时代
大数据的瑞士军刀--Spark
- PySpark实战:Hadoop与生态系统
- PySpark实战:Spark与Hadoop
- PySpark实战:Spark核心概念
- PySpark实战:Spark基本操作
- PySpark实战:SQL in Spark
- PySpark实战:Spark与机器学习
Spark实战环境设定
建立Spark环境前提
- PySpark实战:建立Spark环境前提
- 安装Centos 7操作系统
- 安装VMware Workstation
- VMWARE新建虚拟机
- Linux虚拟机连通外网
- SecureRT远程连接Linux
- Centos7 安装python3
- Linux系统安装Java环境
- Visual Studio Code安装
一分钟建立Spark环境
打造交互式Spark环境
活用PySpark
RDD的操作与观察
- PySpark实战：RDD的操作与观察
- PySpark实战：first操作-获取第一个元素
- PySpark实战：max操作-获取最大元素
- PySpark实战：sum操作-求和操作
- PySpark实战：take操作-获取前n个元素
- PySpark实战：top操作-获取排名前N位
- PySpark实战：count操作-获取元素总个数
- PySpark实战：collect操作-将RDD类型的数据转化为数组
- PySpark实战：collectAsMap操作-将RDD 转换为Map映射
- PySpark实战：countByKey操作-统计RDD中每个键的数量
- PySpark实战：countByValue操作-统计RDD中各个value出现的次数
- PySpark实战：glom操作
- PySpark实战：coalesce操作
- PySpark实战：combineByKey操作
- PySpark实战：distinct操作
- PySpark实战：filter操作
- PySpark实战：flatMap操作
- PySpark实战：flatMapValues操作
- PySpark实战：fold操作
- PySpark实战：foldByKey操作
- PySpark实战：foreach操作
- PySpark实战：foreachPartition操作
- PySpark实战：map操作
- PySpark实战：mapPartition操作
- PySpark实战：mapPartitionsWithIndex操作
- PySpark实战：mapValues操作
- PySpark实战：groupBy操作
- PySpark实战：groupByKey操作
- PySpark实战：keyBy操作
- PySpark实战：keys操作
- PySpark实战：zip操作
- PySpark实战：zipWithIndex操作
- PySpark实战：values操作
- PySpark实战：union操作
- PySpark实战：takeOrdered操作
- PySpark实战：takeSample操作
- PySpark实战：subtract操作
- PySpark实战：subtractByKey操作
- PySpark实战：stats操作
- PySpark实战：sortBy操作
- PySpark实战：sortByKey操作
- PySpark实战：sample操作
- PySpark实战：repartition操作
- PySpark实战：reduce操作
- PySpark实战：reduceByKey操作
- PySpark实战：randomSplit
- PySpark实战：lookup操作
- PySpark实战：join操作
- PySpark实战：intersection操作
- PySpark实战：fullOuterJoin操作
- PySpark实战：leftOuterJoin与rightOuterJoin操作
- PySpark实战：aggregate操作
- PySpark实战：aggregateByKey操作
- PySpark实战：cartesian操作
- PySpark实战：cache操作
- PySpark实战：saveAsTextFile操作
共享变数
DataFrames与Spark SQL
- PySpark实战：DataFrame建立
- PySpark实战：Spark SQL基本用法
- PySpark实战：DataFrame基本操作
- PySpark实战：DataFrame去重处理
- PySpark实战：DataFrame删除列
- PySpark实战：DataFrame移除部分数据
- PySpark实战：DataFrame空值替换
- PySpark实战：DataFrame修改列名、重新生成列
- PySpark实战：DataFrame读取JSON数据
- PySpark实战：DataFrame数据透视
- PySpark实战：DataFrame条件选择
- PySpark实战：DataFrame日期时间处理
- PySpark实战：DataFrame存储csv数据
撰写第一个Spark程序
PySpark ETL实战
- PySpark实战：简介
- PySpark实战：认识资料单元格式
- PySpark实战：观察资料
- PySpark实战：Matplotlib数据可视化
- PySpark实战：观察资料_实施
- PySpark实战：选择、筛选与聚合
- PySpark实战：存储数据
- PySpark实战：存储数据到SQL Server
PySpark分布式机器学习
- PySpark实战：分布式机器学习
- PySpark实战：认识数据格式
- PySpark实战：描述统计
- PySpark实战：资料清理与变形
- PySpark实战：认识Pipeline
- PySpark实战：逻辑回归原理与应用
- PySpark实战：决策树原理及应用
PySpark+Kafka实时项目
Flask版
- PySpark实战：PySpark+Kafka介绍
- windows下搭建Kafka环境
- PySpark实战：Flask环境搭建
- FLASK搭建网站框架
- PySpark实战：Kafka和Flask代码实现
- 数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark): https://www.jianshu.com/p/c2e5c347fe60
Django版
- PySpark实战：PySpark+Kafka+Django介绍
- windows下搭建Kafka环境
- 在Windows上创建Django项目、Linux上创建第一个Django 项目
- PySpark实战：Spark 和Django集成(还可以考虑通过redis 向前端传递数据）
- 数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark): https://www.jianshu.com/p/c2e5c347fe60
路线图
PySpark基础统计
PySpark推荐系统
PySpark+ 机器学习/人工智能
pyspark教程：http://xueai8.com/book/6
