📓
Study
  • README
  • Application
    • Contest
      • 竞赛trick
  • Basic Know
    • 半监督学习
    • 贝叶斯
      • 朴素贝叶斯分类器
    • 对抗训练
    • 概率图模型
      • CRF
      • HMM
      • 概率图模型
    • 关联分析
    • 归纳偏置
      • [什么是 Inductive bias（归纳偏置）？](BasicKnow/归纳偏置/什么是 Inductive bias（归纳偏置）？.md)
    • 聚类
    • 决策树
    • 绿色深度学习
    • 树模型&集成学习
      • 提升树
      • Ada Boost
      • [集成学习]
    • 特征工程
      • 数据分桶
      • 特征工程概述
      • 特征选择
      • LDA
      • PCA
    • 线性模型
      • 感知机
      • 最大熵模型
      • SVM
        • SVM支持向量机
      • 逻辑回归
      • 线性回归
    • 优化算法
      • 拉格朗日对偶性
      • 牛顿法
        • 牛顿法&拟牛顿法
      • 梯度下降法
        • 梯度下降算法
      • 优化算法
    • 预处理
      • [1-1]正则表达式
      • [1-2]文本预处理
      • [1-3]词性
      • [1-4]语法分析
      • [1-6]文本分类
      • [1-7]网络爬取
      • 【备用】正则表达式
      • 7.re模块
      • 词典匹配
      • 分词
      • 子表达式
      • Todo
    • 主题模型
      • LDA
    • Deep Learning
      • 反向传播
      • 梯度消失&梯度爆炸
      • Batch Size
      • 1.DLbasis
      • 小概念
      • MLstrategy
      • CNN
      • RNN及其应用
      • 关于深度学习实践
      • 神经网络概述
      • Batch Normalization
      • Program CNN
      • Program D Lbasis
      • Program DN Nimprove
      • Program Neural Style Transfer
      • Summer DL
    • EM算法
    • GAN
      • Gans In Action Master
    • GNN
      • 搜广推之GNN
      • Representation Learning
        • Anomalydetection
        • Conclusion
        • Others
        • Papernotes
        • Recommadation
    • k近邻法
      • K近邻
    • Language Model
      • 语言模型解码采样策略
      • [1-1][语言模型]从N-gram模型讲起
      • [1-2][语言模型]NNLM(神经网络语言模型)
      • [1-3][语言模型]基于RNN的语言模型
      • [1-4][语言模型]用N-gram来做完形填空
      • [1-5][语言模型]用KenLM来做完形填空
    • Loss Function
      • 常用损失函数
      • Focal Loss
      • softmax+交叉熵
    • Machine Learning
      • [基础]概念
      • 待整合
      • 交叉验证
      • 无监督学习
      • 优缺点
      • ML Yearning
      • SVD
    • Statistics Math
      • 程序员的数学基础课
      • 数学基础
      • 统计&高数
      • 统计题目
      • 线性代数
      • 组合数学
      • Discrete Choice Model
      • Nested Choice Model
  • Course Note
    • 基于TensorFlow的机器学习速成课程
      • [Key ML Terminology](CourseNote/基于TensorFlow的机器学习速成课程/Key ML Terminology.md)
    • 集训营
      • 任务说明
      • 算法实践1.1模型构建
      • 算法实践1.2模型构建之集成模型
      • 算法实践2.1数据预处理
    • 李宏毅机器学习
      • 10DNN训练Tips
        • Chapter 18
      • 16无监督学习
        • Chapter 25
    • 贪心NLP
      • 贪心NLP笔记
    • Cs 224 N 2019
      • [A Simple But Tough To Beat Baseline For Sentence Embeddings](CourseNote/cs224n2019/A Simple but Tough-to-beat Baseline for Sentence Embeddings.md)
      • [Lecture 01 Introduction And Word Vectors](CourseNote/cs224n2019/Lecture 01 Introduction and Word Vectors.md)
      • [Lecture 02 Word Vectors 2 And Word Senses](CourseNote/cs224n2019/Lecture 02 Word Vectors 2 and Word Senses.md)
      • [Lecture 03 Word Window Classification Neural Networks And Matrix Calculus](CourseNote/cs224n2019/Lecture 03 Word Window Classification, Neural Networks, and Matrix Calculus.md)
      • [Lecture 04 Backpropagation And Computation Graphs](CourseNote/cs224n2019/Lecture 04 Backpropagation and Computation Graphs.md)
      • [Lecture 05 Linguistic Structure Dependency Parsing](CourseNote/cs224n2019/Lecture 05 Linguistic Structure Dependency Parsing.md)
      • [Lecture 06 The Probability Of A Sentence Recurrent Neural Networks And Language Models](CourseNote/cs224n2019/Lecture 06 The probability of a sentence Recurrent Neural Networks and Language Models.md)
      • Stanford NLP
    • Deep Learning Book Goodfellow
      • Books
        • Deep Learning Book Chapter Summaries Master
      • 提纲
      • C 5
      • C 6
      • [Part I Applied Math And Machine Learning Basics](CourseNote/Deep-Learning-Book-Goodfellow/Part I - Applied Math and Machine Learning basics.md)
    • Lihang
    • NLP实战高手课
      • 极客时间_NLP实战高手课
    • 工具&资料
    • 机器学习、深度学习面试知识点汇总
    • 七月kaggle课程
    • 算法工程师
    • 贪心科技机器学习必修知识点特训营
    • 唐宇迪机器学习
    • 语言及工具
    • AI技术内参
    • Suggestions
  • Data Related
    • 数据质量
      • 置信学习
    • 自然语言处理中的数据增广_车万翔
      • 自然语言处理中的数据增广
    • Mixup
    • 数据不均衡问题
    • 数据增强的方法
  • Knowledge Graph
    • Information Extraction
      • 联合抽取
        • PRGC
      • Code
        • BERT微调
      • NER
        • 阅读理解做NER
          • MRC
        • FLAT
        • Global Pointer
        • 命名实体识别NER
    • Keyword Extraction
      • 关键词抽取
    • 小米在知识表示学习的探索与实践
    • KG
  • Multi Task
    • EXT 5
      • Ex T 5
  • NLG
    • Dailogue
      • 比赛
        • 对话评估比赛
          • [simpread-DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结](NLG/Dailogue/比赛/对话评估比赛/simpread-DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结.md)
      • 任务型对话
        • DST
          • DST概述
        • NLG
          • NLG概述
        • NLU
          • NLU概述
        • 任务型对话概述
        • simpread-任务型对话系统预训练最新研究进展
      • 问答型对话
        • 检索式问答
          • 基于预训练模型的检索式对话系统
          • 检索式文本问答
        • 业界分享
          • 低资源场景下的知识图谱表示学习和问答_阿里_李杨
          • QQ浏览器搜索智能问答
        • 问答型对话系统概述
      • 闲聊型对话
        • 闲聊型对话系统概述
      • 业界分享
        • 人工智能与心理咨询
        • 腾讯多轮对话机器人
        • 微软小冰
        • 小布助手闲聊生成式算法
        • 美团智能客服实践_江会星
        • 去哪儿智能客服探索和实践
        • 实时语音对话场景下的算法实践_阿里_陈克寒
        • 智能语音交互中的无效query识别_小米_崔世起
        • UNIT智能对话
      • 主动对话
      • EVA
        • EVA分享
        • EVA模型
      • PLATO
      • RASA
    • Machine Translation
      • 业界分享
        • 爱奇艺台词翻译分享
      • Paper
        • Deep Encoder Shallow Decoder
    • RAGRelated
    • Text 2 SQL
      • M SQL
        • [M SQL 2](NLG/Text2SQL/M-SQL/M-SQL (2).md)
      • [Text2SQL Baseline解析](NLG/Text2SQL/Text2SQL Baseline解析.md)
      • Text 2 SQL
    • Text Summarization
      • [文本摘要][paper]CTRLSUM
      • 文本摘要
  • Pre Training
    • 业界分享
      • 超大语言模型与语言理解_黄民烈
        • 超大语言模型与语言理解
      • 大模型的加速算法_腾讯微信
        • 大模型的加速算法
      • 孟子轻量化预训练模型
      • 悟道文汇文图生成模型
      • 悟道文澜图文多模态大模型
      • 语义驱动可视化内容创造_微软
        • 语义驱动可视化内容创造
    • Base
      • Attention
      • Mask
        • NLP中的Mask
      • Position Encoding
        • 位置编码
    • BERT
      • ALBERT
      • Bert
        • Venv
          • Lib
            • Site Packages
              • idna-3.2.dist-info
                • LICENSE
              • Markdown-3.3.4.dist-info
                • LICENSE
              • Tensorflow
                • Include
                  • External
                    • Libjpeg Turbo
                      • LICENSE
                  • Unsupported
                    • Eigen
                      • CXX 11
                        • Src
                          • Tensor
              • Werkzeug
                • Debug
                  • Shared
                    • ICON LICENSE
        • CONTRIBUTING
        • Multilingual
      • Ro BER Ta
      • BERT
      • BERT面试问答
      • BERT源码解析
      • NSP BERT
    • BERT Flow
    • BERT Zip
      • Distilling The Knowledge In A Neural Network
      • TINYBERT
      • 模型压缩
    • CPM
    • CPT
      • 兼顾理解和生成的中文预训练模型CPT
    • ELECTRA
    • EL Mo
    • ERNIE系列语言模型
    • GPT
    • MBART
    • NEZHA
    • NLG Sum
      • [simpread-预训练时代下的文本生成｜模型 & 技巧](Pre-training/NLGSum/simpread-预训练时代下的文本生成｜模型 & 技巧.md)
    • Prompt
      • 预训练模型的提示学习方法_刘知远
        • 预训练模型的提示学习方法
    • T 5
      • Unified SKG
      • T 5
    • Transformer
    • Uni LM
    • XL Net
    • 预训练语言模型
    • BERT变种
  • Recsys
    • 多任务Multi-task&推荐
    • 推荐介绍
    • 推荐系统之召回与精排
      • 代码
        • Python
          • Recall
            • Deep Match Master
              • Docs
                • Source
                  • Examples
                  • FAQ
                  • Features
                  • History
                  • Model Methods
                  • Quick Start
    • 业界分享
      • 腾讯基于知识图谱长视频推荐
    • 召回
    • Sparrow Rec Sys
    • 深度学习推荐系统实战
    • 推荐模型
    • Deep FM
  • Search
    • 搜索
    • 业界分享
      • 爱奇艺搜索排序算法实践
      • 语义搜索技术和应用
    • 查询关键字理解
    • 搜索排序
    • BM 25
    • KDD21-淘宝搜索中语义向量检索技术
    • query理解
    • TFIDF
  • Self Supervised Learning
    • Contrastive Learning
      • 业界分享
        • 对比学习在微博内容表示的应用_张俊林
      • Paper
      • R Drop
      • Sim CSE
    • 自监督学习
  • Text Classification
    • [多标签分类(Multi-label Classification)](TextClassification/多标签分类(Multi-label Classification)/多标签分类(Multi-label Classification).md)
    • Fast Text
    • Text CNN
    • 文本分类
  • Text Matching
    • 文本匹配和多轮检索
    • CNN SIM
    • Word Embedding
      • Skip Gram
      • Glove
      • Word 2 Vec
    • 文本匹配概述
  • Tool
    • 埋点
    • 向量检索(Faiss等)
    • Bigdata
      • 大数据基础task1_创建虚拟机+熟悉linux
      • 任务链接
      • Mr
      • Task1参考答案
      • Task2参考答案
      • Task3参考答案
      • Task4参考答案
      • Task5参考答案
    • Docker
    • Elasticsearch
    • Keras
    • Numpy
    • Python
      • 可视化
        • Interactivegraphics
        • Matplotlib
        • Tkinter
        • Turtle
      • 数据类型
        • Datatype
      • python爬虫
        • Python Scraping Master
          • phantomjs-2.1.1-windows
        • Regularexp
        • Scrapying
        • Selenium
      • 代码优化
      • 一行代码
      • 用python进行语言检测
      • Debug
      • Exception
      • [Features Tricks](Tool/python/Features & Tricks.md)
      • Fileprocess
      • Format
      • Functional Programming
      • I Python
      • Magic
      • Math
      • Os
      • Others
      • Pandas
      • Python Datastructure
      • Python操作数据库
      • Streamlit
      • Time
    • Pytorch
      • Dive Into DL Py Torch
        • 02 Softmax And Classification
        • 03 Mlp
        • 04 Underfit Overfit
        • 05 Gradient Vanishing Exploding
        • 06 Text Preprocess
        • 07 Language Model
        • 08 Rnn Basics
        • 09 Machine Translation
        • 10 Attention Seq 2 Seq
        • 11 Transformer
        • 12 Cnn
        • 14 Batchnorm Resnet
        • 15 Convexoptim
        • 16 Gradientdescent
        • 17 Optim Advance
    • Spark
      • Pyspark
        • pyspark之填充缺失的时间数据
      • Spark
    • SQL
      • 数据库
      • Hive Sql
      • MySQL实战45讲
    • Tensor Flow
      • TensorFlow入门
  • Common
  • NLP知识体系
Powered by GitBook
On this page
  • Spark SQL DataFrames
  • 进阶
  • Spark SQL
  • Spark for ETL & Data Science
  • Delta Lake

Was this helpful?

  1. Tool

Spark

Previous17 Optim AdvanceNextPyspark

Last updated 3 years ago

Was this helpful?

Apache Spark是一个开源集群运算框架

  • 开源

  • 高性能

  • 易用，支持R、Scala、Jav等

  • 通用，支持批处理、流处理、机器学习等多种场景

Spark生态

Apache Spark架构

基本概念

Spark APIS

RDD

可分区——可以实现分布式计算

上图是起4个sq同时执行4个task

RDD：Operations

RDD操作类型1：Transformations,基于已有的RDD生成新的RDD

http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html#transformations

RDD操作类型2：Actions，触发生成job开始运算

DAG还是比较重要的。

Spark SQL DataFrames

进阶

Structured Streaming(SS)

例子：

./bin/run-example org.apache.spark.examples.sql.streaming.StructuredNetworkWordCount localhost 9999

ML Pipelines

阿里云EMR介绍

Spark SQL

Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data.

explain SQL语句：展示执行过程

explain extended SQL语句：更详细的信息

Spark for ETL & Data Science

Delta Lake

1595246924884
1595247249282
1595247356497
1595251272054
1595251434282
1595251476144
1595251649507
1595251710932
1595251929473
1595252016633
1595252230490
1595252332141
1595252302446
1595252603579
1595252648459
1595252796040
1595252870562
1595253056145
1595252915034
1595253220471
1595252980394
1595340779347
1595340954154
1595341105163
1595341326858
1595341380664
1595341392611
1595341488099
1595341662350
1595341711557
1595341797869
1595341826333
1595341858234
1595342060531
1595342090852
1595342214644
1595342227840
1595342349492
1595424678470
1595424911975
1595425059693
1595425194283
1595425315101
1595425365597
1595425391365
1595425563680
1595425598054
1595425672683
1595425896424
1595425993460
1595426055626
1595511636064
1595511744686
1595511869498
1595511974030
1595512043583
1595512063199
1595512156449
1595512199155
1595512315866
1595512468185
1595512484837
1595512527604
1595512656552
1595512670242
1595512703338
1595512759334
1595512813599
1595512846386
1595512881991
1595513024078
1595513080562
1595513137999
1595513145732
1595513217776
1595513326534