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PySpark SQL 相关知识介绍

根据它的研究论文,它比它的同行Hadoop快得多。数据可以缓存在内存中。在迭代算法中缓存中间数据提供了惊人的快速处理。Spark可以使用Java、Scala、Python和R进行编程。...我们将在整本书中学习PySpark SQL。它内置在PySpark中,这意味着它不需要任何额外的安装。 使用PySpark SQL,您可以从许多源读取数据。...7.1 DataFrames DataFrames是一种抽象,类似于关系数据库系统中的表。它们由指定的列组成。DataFrames是行对象的集合,这些对象在PySpark SQL中定义。...DataFrames也由指定的列对象组成。用户知道表格形式的模式,因此很容易对数据流进行操作。 DataFrame 列中的元素将具有相同的数据类型。...最后,创建低层RDD操作代码。 8 集群管理器(Cluster Managers) 在分布式系统中,作业或应用程序被分成不同的任务,这些任务可以在集群中的不同机器上并行运行。

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    Lxcfs在容器集群中的使用

    前言:部署之前,我们需要先了解Lxcfs 是什么,使用它可以达到什么样的效果。...背景:我们知道在k8s 的pod 内,使用top/free/df等命令,展示的状态信息是从/proc目录中的相关文件里读取出来的,这些文件默认是读取pod所在节点主机对应文件的数据。...需求:在pod 内执行top/free/df等命令的时候,获取到的是pod 纬度的状态数据,而不是整个宿主机的状态。...LXCFS:FUSE filesystem for LXC 是一个常驻服务,它启动以后会在指定目录中自行维护与上面列出的/proc目录中的文件同名的文件,容器从lxcfs维护的/proc文件中读取数据时...image.png 概述 本文介绍了如何在TKE集群中使用lxcfs admission webhook方案来启用lxcfs支持(Initializers特性在K8s 1.14废弃,不再推荐使用原来的initializer

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    使用XAG配置GoldenGate在RAC集群环境中的高可用

    1.前期准备 2.创建ACFS文件系统 3.安装GoldenGate软件 4.安装XAG软件 5.在cluster上添加OGG资源 6.RAC上OGG的启停方法 7.其他补充 1.前期准备 RAC环境...是19.12,同时下载对应最新的OPatch版本,之后使用最新OPatch应用19.12的补丁。.../runInstaller 安装成功:特别注意这里手工修改了图形界面中的ORACLE_HOME默认值!! 当然修改这里也是因为我这个客户的需求相对特殊,没有oracle用户及其软件目录。...5.在cluster上添加OGG资源 源端和目标端集群添加OGG资源方法一致,本次实施的环境,要配置的数据库不在本集群,只有GI集群软件和grid用户: 5.1 选择一个未使用的VIP地址添加 [grid...笔者感觉使用XAG在RAC环境上配置OGG还是非常不错的,是非常值得推广使用的,大家如果感兴趣可以实际测试感受一下。

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    使用Python在Neo4j中创建图数据库

    在这篇文章中,我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱,这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。...中这样做,但为了这篇文章的目的,我们将在Python中做清理,以便说明 让我们创建两个帮助函数来清理这两列: def get_author_list(line): # 清除author dataframe...列,在行中创建作者列表。...return [e[1] + ' ' + e[0] for e in line] def get_category_list(line): # 清除“category”列,在该行中创建类别列表...在本例中,假设我们想计算每个类别的相关度,并返回前20个类别的类别。显然,我们可以在Python中完成这个简单的工作,但让我们在Neo4j中完成它。

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    python中的集合 (set) 的创建和使用

    集合和列表非常相似 集合和列表的不同点: 集合中只能存储不可变对象 集合中存储的对象是无序(不是按照元素的插入顺序保存) 集合中不能也不会出现重复的元素 创建集合: 可以使用大括号 { } 或者...方法一:使用{ }来创建集合 s = {10,3,5,1,2,1,2,3,1,1,1,1} print(s) # {1, 2, 3, 5, 10} print(type(s)) # <class '...: unhashable type: 'list' 方法二:使用 set() 函数来创建集合 创建一个空集合 s = set()  print(s) # set() print(type(s)...) # 通过set()来将序列和字典转换为集合,使用set()将字典转换为集合时,只会包含字典中的键 s = set([1,3,4,4,5,1,1,2,3,4,5])...: 使用 in 和 not in 来检查集合中的元素 s = {'a','b',1,2,3,1} print('c' in s)   # False print(1 in s)     # True

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    Pyspark学习笔记(六)DataFrame简介

    在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框,但在幕后做了更丰富的优化。...它速度快,并且提供了类型安全的接口。   注意,不能在Python中创建Spark Dataset。 Dataset API 仅在 Scala 和 Java中可用。...最初,他们在 2011 年提出了 RDD 的概念,然后在 2013 年提出了数据帧,后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧,我们仍然可以使用它们。...,则需要类型化JVM对象,利用催化剂优化,并从Tungsten高效的代码生成中获益,请使用DataSet; 如果您希望跨spark库统一和简化API,请使用DataFrame;如果您是R用户,请使用DataFrames...; 如果是Python用户,请使用DataFrames,如果需要更多的控制,则使用RDD。

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    Python 的 Descriptor 在 Django 中的使用

    这篇通过Django源码中的cached_property来看下Python中一个很重要的概念——Descriptor(描述器)的使用。想必通过实际代码来看能让人对其用法更有体会。...Descriptor是Python中定义的一个协议,协议的内容是只要你定义的这个类(对象)具有: __get__, __set__, __delete__ 方法中的任意一个你这个类(对象)就叫做Descriptor...翻译:Descriptor是强大且通用的协议。它是Python中的属性,方法,静态访问,类方法和super关键字的实现机理。...下面来看下这个Descriptor在Django中是怎么被使用的。...Django中的cached_property 在Django项目的utils/functional.py中这么一个类:cached_property。从名字上可以看出,它的作用是属性缓存。

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    语义化版本与其在Python中的使用

    今天在公司处理了一个线上问题,涉及到在 Python 中处理语义化版本(Semantic Versioning),值得作为一个主题记录一下。...互动营销活动在手机淘宝上的载体是商家应用(一种形式的小程序),整体流程如下: 服务商开发并发布商家应用模板; 订购了服务的用户实例化商家应用模板为商家应用; 用户在 B 端 Web 页面创建互动营销活动...不过当子版本号不是一位整数时,问题就出现了: 例如将版本号从1.0.9升级到1.0.10,在语义化版本规范中,1.0.10是比1.0.9版本更高的,然而在python的字符串比较(按位比较)中,1.0.9...在 Python 中处理并比较语义化版本 我们已经知道了语义化版本是由.分隔的,一个很直接的方案是分段比较每一段版本的大小。...我也将修改商家模板版本接口的业务逻辑改为了使用packaging.version模块用于验证新版本的合法性。 总结 本文大致介绍了语义化版本及其在 Python 中的处理方式。

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    使用Python中的folium包创建热力密度图

    最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法,使用folium包来创建热力图,实际效果非常赞,过程简单,代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装,在R语言中leaflet的接口已经非常完善,如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣,可以参考这几篇文章。...创建基于folium热力图数据结构的数据对象: lon = np.array([i["lng"] for i in myaddress],dtype=float) lat = np.array([i["...以上数据是虚构的,整体效果也没有任何意义,接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。.../Image/People.html"map_osm.save(file_path) #保存本地 webbrowser.open(file_path) #在本地浏览器打开 ?

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    在 PySpark 中,如何将 Python 的列表转换为 RDD?

    在 PySpark 中,可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD(弹性分布式数据集)。...以下是一个示例代码,展示了如何将 Python 列表转换为 RDD:from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中,我们首先创建了一个SparkContext对象,然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着,使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD,并存储在变量rdd中。最后,使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。

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    如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

    我们将使用Python编程语言来执行我们的分析和建模,并且我们将为该任务使用各种相关的工具。为了加载和处理数据,我们将使用Spark的DataFrames API。...特别是我们将要使用的ML Pipelines API,它是一个这样的框架,可以用于在DataFrame中获取数据,应用转换来提取特征,并将提取的数据特征提供给机器学习算法。...在我们的例子中,数据集是churn_data,这是我们在上面的部分中创建的。然后我们对这些数据进行特征提取,将其转换为一组特征向量和标签。...在我们的例子中,0.0意味着“不会流失”,1.0意味着“会流失”。 特征提取是指我们可能会关注从输入数据中产生特征向量和标签的一系列可能的转换。...在我们的例子中,我们会将输入数据中用字符串表示的类型变量,如intl_plan转化为数字,并index(索引)它们。 我们将会选择列的一个子集。

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    getopt在Python中的使用

    长格式是在Linux下引入的。许多Linux程序都支持这两种格式。在Python中提供了getopt模块很好的实现了对这两种用法的支持,而且使用简单。...取得命令行参数   在使用之前,首先要取得命令行参数。使用sys模块可以得到命令行参数。...import sys print sys.argv   然后在命令行下敲入任意的参数,如: python get.py -o t –help cmd file1 file2   结果为:...当一个选项只是表示开关状态时,即后面不带附加参数时,在分析串中写入选项字符。当选项后面是带一个附加参数时,在分析串中写入选项字符同时后面加一个”:”号。...if o in (“-o”, “–output”): output = a   使用一个循环,每次从opts中取出一个两元组,赋给两个变量。

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    【Python】Jupyter在PyCharm中的使用

    由于官方给的例程是用的IPython,后缀名为ipynb,和之前接触的Python写法不一样,来记录一下自己今天踩到的一个坑。...其实有一个很简单的解决方法就是安装Anaconda,我也不知道自己为什么要在PyCharm上死磕。...步骤 0 安装Jupyter pip install jupyter 1 新建一个IPython文件 这里我在文件夹上直接右键->New->Jupyter Notebook,和File一样。...其实应该先在Terminal里运行Jupyter Notebook,就会出现如下结果: 把这个复制到刚才那个对话框里,就能愉快地使用Jupyter了。...另,在cmd里输入jupyter notebook list可以查询当前的列表。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    Python爬虫之chrome在爬虫中的使用

    chrome浏览器使用方法介绍 学习目标 了解 新建隐身窗口的目的 了解 chrome中network的使用 了解 寻找登录接口的方法 ---- 1 新建隐身窗口 浏览器中直接打开网站,会自动带上之前网站时保存的...cookie,但是在爬虫中首次获取页面是没有携带cookie的,这种情况如何解决呢?...使用隐身窗口,首次打开网站,不会带上cookie,能够观察页面的获取情况,包括对方服务器如何设置cookie在本地 ? 2 chrome中network的更多功能 ?...2.2 filter过滤 在url地址很多的时候,可以在filter中输入部分url地址,对所有的url地址起到一定的过滤效果,具体位置在上面第二幅图中的2的位置 2.3 观察特定种类的请求 在上面第二幅图中的...可以发现在手机版中,依然有参数,但是参数的个数少一些,这个时候,我们可以使用手机版作为参考,下一节来学习如何分析js ---- 小结 使用隐身窗口的主要目的是为了避免首次打开网站携带cookie的问题

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    Python在日常中的使用

    01—问题 今天想要整理下电脑硬盘的文件,只要一些有用的方便共享,然后发现文件组织结构是这个样子的 ? 而我只想保留其中的压缩包,怎么办?手动删除吗?这不符合咱一贯的行事风格啊。...毕竟,能动脑的,就不要动手,接下来就随我一起,干掉这些多余文件吧! 02—解决问题 人 生 苦 短 直接上代码截图吧,可以有一个直观的了解,由于代码比较简单,所以就不再赘述。...如果感觉需要进行进一步对代码进行阐述,欢迎在下方投票区进行投票,以便于我能了解大家的需求,写出大家愿意看的文字。...import os import re from shutil import rmtree #构建正则表达式 #在具体使用中需要根据实际情况调整表达式 pattern1 = re.compile('....如果你想要测试这段代码,一定要提前做好备份,我就是没做好备份,导致辛辛苦苦收集的东西,嗖的一下,没了 ? 本来还想放在网盘里共享给大家,现在也只能作罢!

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    Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

    文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时,将由于循环依赖关系而导致错误。...在我们的例子中,情况是这样的: Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表,既因为公式中引用了PriceRanges表(引用依赖),又因为使用了VALUES函数,可能会返回额外的空行...由于两个依赖关系没有形成闭环,所以循环依赖消失了,可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥值列(如产品密钥)和描述产品特征(包括产品名称、类别、颜色和尺寸)的其他列。当销售表仅存储密钥(如产品密钥)时,该表被视为是规范化的。

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