BI Consult
  • Перейти на КликСенс
  • Перейти на КликВью
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Услуги

  • Консалтинг
    • Продуктивный и согласованный анализ закупок, продаж и маркетинговых активностей в Fashion-Retail
    • Тренинг «S&OP для производственно-торговых компаний»
    • Проект внедрения Qlik
  • План обучения и сертификации
    • Учебные курсы Qlik
    • Учебные курсы Tableau
    • Учебные курсы Microsoft PowerBI
  • Бесплатное обучение
  • Сертификация Qlik
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит приложений QlikView / Qlik Sense / Tableau
  • Разработка BI Стратегии
    • Становясь Data-Driven организацией: скрытые возможности и проблемы
  • Styleguide для BI-системы
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
    • Business-BI Дистрибуция
  • Розничная торговля
    • Business-BI Розничная торговля
    • Business-BI Розничная торговля: DIY
    • Business-BI Розничная торговля: Fashion
    • Business-BI для сетей аптек
    • BusinessPack для Tableau: POS - Point of Sales Perfomance
  • Производство
    • Business-BI Производство
  • Операторы связи
  • Банки
    • Business-BI for Banking
    • Бизнес-аналитика в банке
  • Страхование
  • Фармацевтика
    • Business-BI Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • Анализ мошенничеств (фрод-менеджмент)

Функциональные решения

  • Управление по KPI
    • Самоуправляемая компания
  • Финансы
    • Бюджетирование
    • Консолидация финансовой отчетности
    • Панель управления, KPI для CFO
    • Рабочий капитал
    • Финансовая отчетность по МСФО
    • Платежный календарь / прогнозный ДДС
  • Продажи
    • Анализ данных из CRM
    • Планирование
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Построение хранилища данных
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и прогнозная аналитика
    • Прогнозная аналитика
    • Прогноз спроса на основании данных о вторичных продажах
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Сквозная аналитика
  • Process Mining
Главная » Курсы » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных

Что такое Spark и с чем его едят?

Spark предоставляет быструю и универсальную платформу для обработки данных. По сравнению с Hadoop Spark ускоряет работу программ в памяти более чем в 100 раз, а на диске – более чем в 10 раз. Spark дает больше возможностей для работы с данными. Его синтаксис не так сложен, чтобы начать погружение, для сравнения приведу пример из Pandas.

Для работы с Spark, нужно создать сессию.

```

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

```

Во время создания сессии, происходит кластеризация.

Pandas

```

data = pd.read_csv('data.csv') 

````

Spark

````

  data = spark.read.csv(path=’data.csv’, header=True, sep=’,’)

````

Далее, сгруппируем данные и «сместим» в колонке на одну позицию. В Pandas это делается так:

```

data[group1] = pandas_df.groupby(group2)[group3].shift(-1)

```

В Spark

```

w = Window().partitionBy("group2").orderBy("group3")

data = data.withColumn("group2", lag("group2", -1, 0).over(w))

```

Можно использовать оконную функцию, где partitionBy отвечает за группировку данных, а orderBy сортировка. Функция lag принимает 3 параметра: это колонка, шаг смещения и значения, которые будет на месте шага. Или для группировки можно использовать обычную функцию groupBy, которая тоже есть в Spark. Разница в том, что с окном каждая строка будет связана с результатом агрегирования, вычисленным для всего окна. Однако при группировке каждая группа будет связана с результатом агрегации в этой группе (группа строк становится только одной строкой).

```

dataframe = spark.range(6).withColumn("key", 'id % 2)

dataframe.show

windowing = Window.partitionBy("key")

dataframe.withColumn("sum", sum(col("id")).over(windowing).show

dataframe.groupBy("key").agg(sum('id)).show

К сожалению, некоторых функций может не быть в Spark (например, factorize).

```

  labels_start, uniques = pd.factorize(anomaly_time['activity_start']) anomaly_time['activity_start_code'] = labels_start

```

Spark

````

win_func = Window().partitionBy().orderBy(lit(' '))


data = data.select('name_column').distinct().withColumn('name_column', row_number().over(win_func) - 1)

````

Функция  factorize закодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную, или присвоит объекту идентификатор.

```

codes, uniques = pd.factorize(['b', 'b', 'a', 'c', 'b'])

codes

array([0, 0, 1, 2, 0]...)

```

Для выполнения подобного функционала в Spark, берется колонка select (‘name_column’) и выбираются все уникальные значения, с помощью функции distinct. Далее с помощью функции withColumn создается колонка и присваивается номер строки (чтобы начиналось с 0 — я отнимаю 1).

Вывод

Apache Spark  это огромная система, с множеством инструментов для разных типов задач от SQL до машинного обучения. В этой статье был показан лишь маленький кусочек от всего Spark, но даже этого хватит, чтобы начать обрабатывать данные.

 

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

До 2023 года компания BI Consult обладала официальным партнерским статусом Qlik в России. В настоящий момент деятельность QlikTech на территории России прекращена, BI Consult не имеет партнерских отношений и никаким иным образом более не связана с QlikTech и не предлагает к продаже системы бизнес-анализа QlikView, Qlik Sense и иные продукты бренда Qlik. Все материалы о продукции бренда Qlik на сайте приведены исключительно в описательных целях и для информирования пользователей о существующих в мире системах бизнес-анализа. Для приобретения продукции Qlik необходимо обратиться к правообладателю программного обеспечения QlikTech или дистрибьюторам.

Клиенты

  • компания Золотые луга
    Панель управления с отображением ключевых показателей деятельности;
    Прогноз реализации по заданным алгоритмам: выполнение плана на неделю, месяц;
    Динамика прироста получателей продукции
    Выявление потенциальных возможностей допоставок получателям из схожих областей/групп
    Анализ возвратов/претензий (факты, причины, отклонения)
    ДЗ, ПДЗ, отклонение от лимитов
    Остатки товарных позиций на дату и в динамике
    Наличие товара на складе (Out-of-Stock)
    Анализ «Что-Если»
    Анализ собственных цен в разрезе филиалов, в том числе в динамике, Сравнение с ценами конкурентов
    Анализ ключевых показателей в различных разрезах
    Сравнительный (LFL) анализ во времени
    Визуализация на географической карте
    Конструктор отчетов
    Анализ заказов (Воронка, конверсия, доли)
  • akron

    Анализ исполнения бюджета движения денежных средств (расходная часть)

    Компания завершила первый этап внедрения решения бизнес-аналитики в рамках комплексной программы цифровой трансформации бизнеса. Qlik Sense объединяет данные из всех ключевых учетных и производственных систем Группы (как ERP-системыИСА, так и MES-системы) и становится важным источником информации для принятия управленческих решений в режиме реального времени. В компании успешно внедрены дэшборды для аналитики склада, финансов, закупок, дефектов производственной линии и управления целевыми ресурсами, а также работе ИТ.

  • Аудит архитектуры решения QlikView/Qlik Sense
    Аудит ассоциативной модели данных QlikView/Qlik Sense
    Аудит ETL-скриптов и скриптов загрузки QlikView/Qlik Sense
    Аудит работы QlikView/Qlik Sense с большими массивами данных
    Аудит использования серверных мощностей для приложений QlikView/Qlik Sense
    Аудит интерфейса приложения QlikView/Qlik Sense
  • Си-Проджект

    Анализ регулярности клиентов; модель прогнозирования продаж; анализ эффективности маркетинговых акций аналитика по акциям «Trade» и «BTL»; анализ вторичных продаж сетей;  анализ потенциала дистрибуторов.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • BI платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru