1.Spark SQL：怎样修改DataFrame列的源码数据类型？
2.有什么关于 Spark 的书推荐？
3.sparkdataframe中一列的值属性为vector,如何取出它的值?
4.SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究
5.tfrecord和tfrecorder
6.Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

Spark SQL：怎样修改DataFrame列的数据类型？

       在Spark SQL中，修改DataFrame列的源码数据类型可通过多种方法实现。主要有以下几种：

       1. 使用 "withColumn()" 和 "cast" 转换函数。源码以修改列类型为例，源码首先创建一个DataFrame，源码然后利用 "withColumn()" 对其进行操作。源码如果查看简单软件源码例如，源码将 age列转换为String类型，源码isGraduated列转换为布尔类型，源码jobStartDate列转换为日期类型。源码操作完成后，源码查看DataFrame，源码验证列类型是源码否已更改。

       2. 利用 "selectExpr()" 函数进行列类型修改。源码步骤与方法1类似，源码创建DataFrame后，通过 "selectExpr()" 对age、isGraduated和jobStartDate列进行类型转换操作，然后检查DataFrame，确认列类型是否已按预期修改。

       3. 通过SQL表达式修改列类型。此种方法同样在创建DataFrame后进行，使用SQL表达式针对age、isGraduated和jobStartDate列进行类型转换，之后查看DataFrame以确认列类型是否已正确修改。

       以上三种方法均可实现Spark DataFrame列数据类型的修改。通过适当地调用Spark SQL API函数，结合具体需求进行操作，可以灵活地调整DataFrame中列的数据类型，以满足分析和处理数据的需要。

有什么关于 Spark 的书推荐？

       《大数据Spark企业级实战》本书共包括章，每章的主要内容如下。

       第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?

       在这4章中，RDD、上涨下跌转换预警源码公式RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。

第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。

第五章首先介绍了spark core，然后通过对源代码的分析，分析了spark的源代码和源代码，仔细分析了spark工作的整个生命周期，最后分享了spark性能优化的内容。

       这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例，并分析了spark GraphX的源代码。

第八章，在星火SQL实践编程实践的基础上，详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点，并通过实例介绍了spark多语言编程。最后，将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作，介绍了使用sparkr和编码的火花，并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中，详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题，并对它们的解决方案进行了优化。然后，从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述，南京短视频商城网站源码最后阐述了火花的最佳实践。

       附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。

sparkdataframe中一列的值属性为vector,如何取出它的值?

       在Spark的DataFrame中，若某列的值属性为vector，需取出其值时可利用DenseVector类。DenseVector类是Spark中表示稠密向量的一种数据结构，内部以值数组形式存储向量元素。

       利用DenseVector构造函数，可构建一个稠密向量，传入一个Double值数组作为参数。例如：`val denseVector = new DenseVector(Array(1.0, 2.0, 3.0))`。

       DenseVector类提供了多种方法供操作和获取向量信息：

       - **size**: 返回向量大小，如`denseVector.size`。

       - **toString**: 返回向量字符串表示形式，如`denseVector.toString`。

       - **toArray**: 转换为值数组，如`denseVector.toArray`。

       - **asBreeze**: 转换为Breeze库向量，适用于进一步数学计算。

       - **apply**: 获取指定索引的元素值，如`denseVector.apply(1)`。

       - **copy**: 复制向量，返回新DenseVector实例。

       - **foreachActive**: 遍历每个非零元素执行操作。

       - **equals**: 判断向量是否与另一个对象相等。

       - **hashCode**: 计算向量哈希码。

       - **numActives**: 返回非零元素数量。

       - **toSparseWithSize**: 转换为稀疏向量。

       - **argmax**: 返回最大元素索引。

       伴生对象函数**unapply**提取DenseVector实例的值数组。

       通过这些方法，能够实现对稠密向量的构造、访问、转换和比较等操作。实例展示了所有public方法和功能。资金驱动力公式源码

SeaTunnel连接器V1到V2的架构演进与探究

       核心概念

       SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或依赖注入，主要包括以下两点：

       数据处理过程大致分为输入 -> 转换 -> 输出，更复杂的数据处理实质上也是这些行为的组合。

       内核原理

       SeaTunnel将数据处理的各种行为抽象成Plugin，并使用SPI技术进行动态注册，设计思路保证了框架的灵活扩展。在以上理论基础上，数据的转换与处理还需要做统一的抽象，如著名的异构数据源同步工具DataX，也对数据单条记录做了统一抽象。

       SeaTunnel V1架构体系中，由于背靠Spark和Flink两大分布式计算框架，框架已经为我们做好了数据源抽象的工作，Flink的DataStream、Spark的DataFrame已经是对接入数据源的高度抽象。在此基础上，我们只需要在插件中处理这些数据抽象即可。同时，借助Flink和Spark提供的SQL接口，还可以将每次处理完的数据注册成表，方便用SQL进行处理，减少代码的开发量。

       实际上，SeaTunnel的最终目的是自动生成一个Spark或Flink作业，并提交到集群中运行。

       SeaTunnel连接器V1 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V1 API所在的模块如图所示：

       seatunnel-api-base

       在基础模块中，有以下代码：

       为了更清晰地理解这些类之间的关系，笔者制作了一张简单的UML类图：

       整个API的组成可以大体分为三部分：构建层接收命令参数构建执行器，执行器初始化上下文，上下文注册插件并启动插件，至此，整个作业开始运行。

       seatunnel-api-spark

       在Spark引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，白菜追剧app源码 博客有兴趣的读者可以自行查看源码。

       seatunnel-api-flink

       在Flink引擎API层有以下代码：

       同样，笔者整理了一张UML类图来表示它们之间的关系：

       整个流程与Base模块一致，在此不再赘述，有兴趣的读者可以自行查看源码。

       SeaTunnel连接器V1运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V1有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V1的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}.sh开始，用户将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码。

       执行原理SparkFlinkSeaTunnel连接器V2 API解析架构概览

       目前在项目dev分支下，SeaTunnel连接器V2 API所在的模块如图所示：

       数据抽象

       SeaTunnel连接器V2 API在数据层面做了抽象，定义了自己的数据类型，这是与连接器V1最大的不同点。连接器V1使用的是引擎数据抽象的能力，但连接器V2自己提供了这个异构数据源统一的能力。

       在所有的Source连接器和Sink连接器中，处理的都是SeaTunnelRow类型数据，同时SeaTunnel也对内设置了数据类型规范。所有通过Source接入进来的数据会被对应的连接器转化为SeaTunnelRow送到下游。

       API Common

       在API common包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       具体接口中有哪些方法，读者可以自行阅读对应类的源码，在此不再赘述。

       API Source

       在API source包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       API Sink

       在API sink包下有以下接口的定义：

       在这里，由于篇幅关系，只介绍比较核心的几个接口：

       小结

       连接器V2在架构分层上与计算引擎进行解耦，定义了自己的元数据定义以及数据类型定义，在API层和计算引擎层增加了翻译层，将SeaTunnel自定义的数据源通过翻译层接入到引擎中，从而真正实现接口和引擎分离的目的。

       SeaTunnel连接器V2运行原理启动器模块概览

       整个项目的最外层启动类都放在以下模块中：

       与连接器V2有关的模块如下：

       执行流程

       为了更好地理解SeaTunnel V2的启动流程，笔者制作了一张简单的时序图：

       程序最外层的启动由start-seatunnel-${ engine}-new-connector.sh开始，用户根据将配置文件从脚本传入，脚本调用org.apache.seatunnel.core.spark.SparkStarter或org.apache.seatunnel.core.flink.FlinkStarter。实际上，这个类只做一个工作：将所有参数拼接成spark-submit或flink命令，然后脚本接收spark-submit或flink命令并提交到集群中。提交到集群中真正执行job的类实际上是org.apache.seatunnel.spark.SeatunnelSpark或org.apache.seatunnel.flink.SeatunnelFlink。读者如果想直接深入了解作业启动核心流程的话，推荐阅读这两个类的源码，连接器V2和连接器V1的启动流程基本一致。

       SeaTunnel V2 on Spark

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，在翻译层实现了Spark DataSource API V2，翻译层使得Spark可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Spark的目的。

       关于Spark DataSource API V2的详细信息，读者可以参考：/session/apache-spark-data-source-v2。由于这篇文章的主题并不是介绍Spark的特性，所以在此不再赘述。

       SeaTunnel V2 on Flink

       SeaTunnel Source连接器V2将异构数据源接入，生成以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，同时在翻译层实现了Flink source function和Flink sink function。翻译层使得Flink可以接入以SeaTunnelRow为基本单位的数据源，从而实现无缝接入Flink的目的。

       关于Flink source Function和Flink sink function的详细信息，读者可以参考：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1./docs/dev/datastream/sources/#the-data-source-api。由于这篇文章的主题并不是介绍Flink的特性，所以在此不再赘述。

       执行原理

       Source连接器接入数据源为SeaTunnelRow，Translation层转换SeaTunnelRow数据源为各种计算引擎内部的数据源，Sink连接器接收计算引擎内部转换好的SeaTunnelRow数据源并写入到目标数据源中。

       V1 API vs V2 API未来展望

       目前社区正在做的事情：

       未来目标：

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

       成数据集成任务 3. 更多调度平台无缝接入

       最终目标：成功从Apache孵化器毕业，成为世界一流的诞生于中国的数据集成平台工具

       贡献者招募

       目前社区正在蓬勃向前发展，大量feature需要去开发实现，毕业之路道阻且艰，期待更多的有志之士参与到社区共建，欢迎热爱开源的小伙伴加入SeaTunnel社区，有意者可发邮件至tyrantlucifer@apache.org或微信tyrantlucifer联系我咨询相关事宜，让我们一起用开源点燃璀璨的程序人生。

tfrecord和tfrecorder

       tfrecord的应用范围广泛，适用于单机单卡、单机多卡、多机多卡以及纯CPU环境。

       1. 使用tfrecord的时机包括：

       （1）当IO成为训练效率瓶颈时，如GPU利用率在高低之间波动，因为数据流向GPU并参与计算需要时间，这段时间GPU只能等待。

       （2）任何想使用tf.Dataset的场景，tfrecorder和tf.data.TFRecordDataset能方便地将数据转化为tfrecord格式。

       （3）数据集太大无法放入内存时，tfrecord可方便地进行并行处理，且读写速度快。

       （4）想快速读取用于tf的训练数据时，tfrecord读写性能优越，功能强大。

       2. tfrecord是一种通用的存储格式，与csv、parquet、json等格式属于同一层级。其优点包括：

       （1）更高效的存储：TFRecord数据可减少空间占用，可分割成多个文件便于并行读取。

       （2）快速I/O：TFRecord格式可进行并行I/O操作，适用于TPU或分布式场景。

       （3）包括万象：tfrecord可统一存储不同类型的数据，如文本、图像、音频、表格等。

       3. 使用tfrecord的方法包括：

       （1）转tfrecord格式、存储tfrecord数据：需要使用tf.train.example和tf.train.feature，先序列化example再存储。

       （2）读取tfrecord file：使用tf.data.TFRecordDataset，定义数据类型和类别。

       4. Spark与tfrecord：对于非特别大的数据，csv足够；对于特别大的数据，可使用SparkDataFrame接口快速转化为tfrecord。

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

       在数据处理中，Pandas和Spark DataFrame都提供了丰富的获取指定列的方法，尽管各有特点。让我们深入探讨这两种框架的实现方式。

       在Pandas DataFrame中，获取指定列有四种常见方法。由于DataFrame本质上是Series的容器，可以视为Series的集合，提取一列通常会得到一个Series对象。例如，对于DataFrame，可以使用列名直接获取，或者通过iloc和loc索引，或者通过copy和iloc的组合。

       Spark DataFrame的处理方式略有不同。Spark DataFrame中，列是Column类型，提取单列通常会得到一个DataFrame子集，而非单列的Column。常用的方法包括select或selectExpr来组合多个Column。比如，可以使用列名或Column表达式来获取特定列。Spark DataFrame的灵活性主要体现在其倾向于以DataFrame的形式处理单列操作，这在处理大规模数据时可能更具优势。

       总结来说，Pandas和Spark在获取指定列时，虽然实现方式不同，但都是为了满足数据处理的需求。掌握每种框架的特性，根据具体场景灵活运用，是提高工作效率的关键。更多深入的比较和学习，可以参考相关文档和教程。

pyspark系列6-Spark SQL编程实战

       一、Spark DataFrame概述

       Spark DataFrame在PySpark SQL中提供了一个数据抽象层，它在Spark中表示为分布式的行集合，类似于关系型数据库的表或带有列头的Excel表格。

       DataFrame具有以下特点：

       不可变性：一旦创建了RDD或DataFrame，就不能更改，只能通过Transformation生成新的。

       惰性评估：只有在执行Action时才会触发Transformation的执行。

       分布式：DataFrame与RDD一样，都是分布式的。

       创建DataFrame的方式包括：通过pandas dataframe、列表、RDD或数据源如csv、json、parquet、orc、jdbc。

       在Spark SQL中使用SparkSession作为起点，可以从现有RDD、Hive表或数据源创建DataFrame。

       1.1.1 通过json文件创建DataFrame

       注意：多行json文件在创建DataFrame时会报错，应调整为单行json文件。

       1.1.2 通过CSV文件创建DataFrame

       1.1.3 通过已存在的RDD创建DataFrame

       1.1.4 通过hive table创建DataFrame

       1.1.5 通过jdbc数据源创建DataFrame

       二、Spark SQL实战

       使用经典scoot用户下的4张表模拟Spark SQL实战。

       2.1 DataFrame的统计信息

       生成DataFrame时，会保留统计信息，类似于关系型数据库的统计信息。

       2.2 DataFrame的select操作

       通过select操作实现对DataFrame部分列的提取。

       2.3 DataFrame对列的操作

       对列进行别名、新增列、删除列等操作。

       2.4 过滤数据

       使用filter或where过滤数据。

       2.5 简单的聚合操作

       常用聚合操作包括平均值、计数、唯一计数、最大值、最小值、求和、唯一值合计、偏态、标准偏差等。

       2.6 表连接

       实现内连接和外连接，包括右连接。

       2.7 排序

       实现数据排序。

       在Spark SQL中，通过DataFrame提供了一个高效且功能丰富的数据处理方式，简化了数据操作的复杂性，适用于大规模数据集的分析和处理任务。