遍历每个工作表，如果工作表的单元格S1中的值为“1”，则将该工作表的“Print_Area”（打印区域）复制并粘贴到一张空白幻灯片中。 A：可以使用下面的VBA代码实现。...As Object Dim myShape As Object Dim ws As Worksheet Dim x As Integer x = 0 '从Excel中复制的单元格区域...Set rng =ThisWorkbook.ActiveSheet.Range("Print_Area") '创建PowerPoint实例 On Error Resume Next...Exit Sub End If On Error GoTo 0 '优化 Application.ScreenUpdating = False '创建新演示 Set...For Each ws In ActiveWorkbook.Worksheets If ws.Range("S1") ="1" Then '从Excel中复制单元格区域
三、删除Github中已有的仓库（即删除远程仓库） 三箭齐发，太累了，以下演示仅以GitHub为例。其余的同理。 如果我们想要删除Github中没有用的仓库，应该如何去做呢？...2、在本地新建一个文件夹test，然后我们在该文件夹中右键 --> Git Bash Here，输入命令：git clone 远程仓库地址 ?...七、如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库 1、先在GiuHub(国外)、Gitee码云(国内) 和 Coding(国内) 上分别新建一个远程仓库，参考“二、创建远程仓库”。...2、创建一个本地仓库test，在某一个目录下右键 --> Git Bash Here，演示使用本地仓库test（远程仓库的名称和本地仓库的名称可以不一样，一样是为了方便，不一样也没事） ?...其余命令如下： 使用git在本地创建一个本地仓库的过程（位置：在本地桌面上） $ makdir test // 创建一个本地仓库 $ cd test /
这与插入更新一起使用，对于构建某些数据管道尤其有用，包括将1个或多个源Hudi表（数据流/事实）以增量方式拉出（流/事实） 并与其他表（数据集/维度）结合以写出增量到目标Hudi数据集。...增量视图是通过查询上表之一实现的，并具有特殊配置， 该特殊配置指示查询计划仅需要从数据集中获取增量数据。 接下来，我们将详细讨论在每个查询引擎上如何访问所有三个视图。...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...| | |tmpdb| 用来创建中间临时增量表的数据库 | hoodie_temp | |fromCommitTime| 这是最重要的参数。这是从中提取更改的记录的时间点。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。
和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....Spark SQL进行基本查询 4.1 Spark SQL基本使用 // 1.首先需要将 DataFrame 注册为临时视图 df.createOrReplaceTempView("emp") //...你也可以使用 createGlobalTempView 创建全局临时视图，全局临时视图可以在所有会话之间共享，并直到整个 Spark 应用程序终止后才会消失。...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。
view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirst在MySql中创建新的数据库，我们首先在appsettings.json文件夹中，使用json对来给出mysql数据库连接语句，其次在...Startup.cs中使用MySql的中间价来注入MySql服务，在这里，我使用的MySql驱动是Pomelo.EntityFramoworkCore.MySql。...做好之后，使用如下命令创建新的数据库： 首先打开Nuget管理控制台： Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了，还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢？ 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下，我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。...然后就执行下面的命令 第一种方案、 从现有Mysql数据库添加到EF Core，使用 程序包控制台（PM）： Scaffold-DbContext "server=localhost;port=3306
本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...PyDataStudio/zipcodes.json") 从多行读取 JSON 文件 PySpark JSON 数据源在不同的选项中提供了多个读取文件的选项，使用multiline选项读取分散在多行的...PySpark SQL 读取 JSON 文件 PySpark SQL 还提供了一种读取 JSON 文件的方法，方法是使用 spark.sqlContext.sql(“将 JSON 加载到临时视图”)...直接从读取文件创建临时视图 spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW zipcode USING json OPTIONS" + " (path
DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。...DataFrame的应用程序编程接口(api)可以在各种语言中使用。示例包括Scala、Java、Python和R。在Scala和Java中，我们都将DataFrame表示为行数据集。...在Scala API中，DataFrames是Dataset[Row]的类型别名。在Java API中，用户使用数据集来表示数据流。 3. 为什么要用 DataFrame?...在物理规划阶段，Catalyst可能会生成多个计划并根据成本进行比较。 所有其他阶段完全是基于规则的。...Spark SQL能对多种数据源使用DataFrame接口。使用SparkSQL DataFrame 可以创建临时视图，然后我们可以在视图上运行sql查询。 6.
举例来说，在旧工具上，有多个 Join 的查询可以在几秒内执行，而相同的查询在新的 SQL-on-Hadoop 引擎中可能要花费几分钟，尤其是在多个用户并发执行查询时。...Volatile 表 eBay 用户常常在开发个人数据集或测试新的数据管道时创建大量临时表。...使用“临时视图”来创建这样的临时表将导致大量复杂的 SQL 执行计划，这在用户希望分析或优化执行计划时会产生问题。为解决这一问题，对新平台进行了升级，以支持创建 “Volatile”表。...Volatile 表相对于“临时视图”而言是物化的，这意味着当会话关闭时，这些表会自动丢弃，这样就可以避免用户的 SQL 执行计划变得更加复杂，同时还使他们能够快速简便地创建临时表。...引入多线程的文件扫描：在 Spark 中，当扫描表为 Bucket 表时，任务号通常与 Bucket 号相同。有些表非常大，但是 Bucket 号没有足够大来避免在 HDFS 中创建过多的小文件。
问题：我们的数据在数百个微服务之间进行处理和传输，并以不同的格式存储在包括 Redshift、S3、Kafka、Cassandra 等在内的多个数据存储中。...它提供数据旅程的可视化表示，包括从起点到目的地的所有步骤，并提供有关数据去向、谁拥有数据以及在每个步骤中如何处理和存储数据的详细信息。...构建 Spark-Lineages UI 首先，我们解析 Redshift 中上述步骤提供的元数据，并识别源和目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中的临时表。...这样可以轻松进行目录搜索，并在专用区域中存储 Redshift 临时表中的 Spark-ETL 作业的详细信息。...这些关系是使用 REST POST API 调用建立的。创建关系后，将自动创建沿袭并可供使用。有多个视图可用于描述关系，但“沿袭视图”一直捕获依赖关系，直到 Tableau 仪表板（参见图 1）。
反过来，视图定义了基础数据如何暴露给查询（即如何读取数据）。 存储类型 Hudi支持以下存储类型。 写时复制 : 仅使用列文件格式（例如parquet）存储数据。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...| | |tmpdb| 用来创建中间临时增量表的数据库 | hoodie_temp | |fromCommitTime| 这是最重要的参数。这是从中提取更改的记录的时间点。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。
SparkSql作用 主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行SparkSql的数据抽象 1.DataFrame 2.DataSetSparkSession在老的版本中，SparkSQL...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...----spark sql 编程有两种方式声明式：SQL命令式：DSL声明式：SQL使用声明式，需要注册成表注册成表的四种方式createOrReplaceTempView：创建临时视图,如果视图已经存在则覆盖...[只能在当前sparksession中使用] 【重点】createTempView: 创建临时视图，如果视图已经存在则报错[只能在当前sparksession中使用]示例： 注册成表；viewName指定表名...，如果视图已经存在则覆盖[能够在多个sparksession中使用]createGlobalTempView： 创建全局视图，如果视图已经存在则报错[能够在多个sparksession中使用]注意：使用
在 PySpark 中，可以使用SparkSession来执行 SQL 查询。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中进行简单的 SQL 查询：from pyspark.sql import SparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...注册临时视图：使用 df.createOrReplaceTempView 方法将 DataFrame 注册为临时视图，这样就可以在 SQL 查询中引用这个视图。...执行 SQL 查询：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。在这个示例中，查询 table_name 视图中 column_name 列值大于 100 的所有记录。
但怎么读取不重要，使用方法才是关键，为了方便演示，我们先来看看如何从内存当中创建DataFrame。 前文当中曾经说过，DataFrame当中的数据以表结构的形式存储。...也就是说我们读入的一般都是结构化的数据，我们经常使用的结构化的存储结构就是json，所以我们先来看看如何从json字符串当中创建DataFrame。 首先，我们创建一个json类型的RDD。...这里的视图和数据库中的视图基本上是一个概念，spark当中支持两种不同的视图。第一种是临时视图，第二种是全局视图。两者的用法基本一致，不同的是作用范围。...临时视图的作用范围是当前的session，如果当前的session关闭，或者是另外开启了新的session，这个视图就会作废。而全局视图则是跨session的，所有session都可以使用。...我们调用createOrReplaceTempView方法创建一个临时视图，有了视图之后，我们就可以通过SQL语句来查询数据了。
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...2.2 SQL 语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...创建视图、临时视图 // 临时视图 df.createOrReplaceTempView("user") // 临时视图（全局）(创建新会话也可查询到) df.createOrReplaceGlobalTempView.../spark-local/user.json") // 临时视图 df.createOrReplaceTempView("user") // 临时视图（全局）(创建新会话也可查询到)...，可以在Scala，Java，Python和R中使用DSL，使用DSL语法风格不必去创建临时视图了。
使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。...1M数据共享在Executor中而不是task中，task共享的是一个变量的副本，广播变量是只读的，不能再exectour端修改) 8、Spark的任务执行?...，部分截图如下： 基于SQL分析 将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL执行分析，分为两个步骤： 第一步、注册为临时视图 第二步、编写SQL，执行分析 16、SparkSQL...SparkSQL除了引用Hive的元数据的信息之外，其他的Hive部分都没有耦合 Spark引擎替代了HIve的执行引擎，可以在SPark程序中使用HIve的语法完成SQ的分析 第一步：将hive-site.xml...Spark Streaming接收器接收到的数据在存储到Spark中之前的时间间隔被分成数据块。 最低建议-50毫秒。
Wide Dependency） 定义：父 RDD 中的分区可能会被多个子 RDD 分区使用，一（父）对多（子） 05-[掌握]-Spark 内核调度之DAG和Stage 在Spark...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完 成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...06-[了解]-Spark 内核调度之Spark Shuffle 首先回顾MapReduce框架中Shuffle过程，整体流程图如下： Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage...，分割每行数据为单词； 第二步、将DataFrame/Dataset注册为临时视图（Spark 1.x中为临时表）； 第三步、编写SQL语句，使用SparkSession执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭...将Dataset或DataFrame注册为临时视图 wordDS.createOrReplaceTempView("tmp_view_word") // step 2.
还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...首先，使用方法 spark.createDataFrame() 从数据列表创建一个 Pyspark DataFrame。...为了执行 sql 查询，我们不从 DataFrame 中创建，而是直接在 parquet 文件上创建一个临时视图或表。...\")") spark.sql("SELECT * FROM PERSON").show() 在这里，我们从 people.parquet 文件创建了一个临时视图 PERSON 。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。
方式一：临时视图 临时视图是SuperSQL最早实现的跨源方案，当时，Spark还未发布DataSource V2的多数据源处理能力，因此，SuperSQL基于Spark临时视图功能实现跨源查询。...临时视图的实现细节可分为三个步骤： 1.拼装临时视图子句：在解析阶段，识别出跨源节点，并根据对应子树生成相应的临时视图SQL子句。...SuperSQL不仅维护各个数据源对应的临时视图子句的列表，也会维护基于临时视图改写后的最终执行SQL 2.引擎注册临时视图：在执行阶段，基于维护的临时视图列表，并发执行Spark临时视图注册 3.执行改写跨源...SQL：在执行阶段，确认所有临时视图注册成功后，基于Spark执行最终改写后的跨源SQL 方式二：动态Catalog Presto 是一款支持多数据源查询的MPP计算引擎，计算时可基于Catalog加载...具体地，用户可根据使用场景设置虚拟表的表模型，在使用中仅需关注虚拟表即可，而无需关注底层的具体表类型和数据存储等细节。
Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据，从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中，我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。...然而，在单节点架构中直接使用来自湖仓一体的数据的需求正变得至关重要，尤其是在进行临时分析和构建分析应用程序时，这加快了洞察过程的时间。对于此类用例并不总是需要经历设置基础架构的繁琐过程。...动手仪表板 这个动手示例的目的是展示如何使用 Daft 作为查询引擎来读取 Hudi 表，然后在 Python 中构建面向用户的分析应用程序。具体的数据集和用例不是本博客的主要关注点。...最后我们将使用 Streamlit 使用直接来自湖仓一体的数据创建一个交互式仪表板。 本文档中的示例在 GitHub库[3]。...在这篇博客中，我们介绍了如何使用 Daft 等高性能查询引擎在 Apache Hudi 等开放湖仓一体平台上快速无缝地构建面向用户的分析应用程序。
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