本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...）实现各种复杂的数据整理后再进行对比，可以根据实际需要选择使用。...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...比如，有两个表的数据要天天做对比，找到差异的地方，原来用Excel做虽然也不复杂，但要频繁对比，就很麻烦了，因此，可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）: KafkaUtils#createDirectStream 及 KafkaUtils...揭开Spark Streaming神秘面纱②-ReceiverTracker 与数据导入一文中详细地介绍了 receiver 是如何被分发启动的 receiver 接受数据后数据的流转过程 并在 揭开...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受的数据存储为 block 后，如何将 blocks 作为 RDD 的输入数据 动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍...KafkaUtils#createDirectStream 在揭开Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job中，介绍了在生成每个 batch 的过程中，会去取这个 batch 对应的...与 Kafka partition 是一一对应的 ---- 通过以上分析，我们可以对这两种方式的区别做一个总结： createStream会使用 Receiver；而createDirectStream
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...下图是提取成功的： 下图是提取失败的： 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，使用C老师帮忙助力： 不过误报数据有点高 提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母、符号等等...)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据提取的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 指定列提取连续6位数据的单号(该列含文字、数字、大小写字母等等)，连续数字超过6位、小于6位的数据不要，这个为啥有的数据可以提取 有的就提取不出来?...二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，使用C老师帮忙助力，每次只提取一种模式，然后update合并。 相当于把每行所有可能列出来，之后再合并。...后来【郑煜哲·Xiaopang】也给了一个思路，如下所示： 不过可惜的是正则表达式不太好用，误报比较大，现在得换思路。【Wayne.Wu】提出多正则表达式匹配规则助力。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...，我这里按照默认设置）； 4、上一步设置完，点击确定，我们可以看到我们的数据变成如下图所示： 红色显示部分就表示两列数据重复的几个数据。...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
1.事情的始末 公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据，由于presto的速度较快，一般能用presto跑就不用hive跑（有的时候如果使用了hive的UDF...有一个需求需要统计某个时间小于100000s的所有记录，这个时间存在一个map中，然后自然想到的就是where map["stat_time"] <100000 ，结果出来的数据特别少...仔细排查以后发现，这些数据都是小于10的。...相信看到这里就已经比较清晰了，这presto种字符串和数字比较，是把数字转化成字符串进行比较，也就是"10000" 和 23比，"10000" 小，由于hive和很多语言以及框架上，这种情况都是把字符串转化成数字...中是包装类型Integer，如果cast的type写错也会报错
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。...大概意思是说在DF中有2列数据，想每行取两列数据中的最大值，形成一个新列，该怎么写？最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码，当然是可行的，但是写的就比较难受了。...】，这里使用apply方法来解决，代码如下 df['max3'] = df[['cell1', 'cell2']].apply(max, axis=1) df 方法四：【常州-销售-MT】解答 这个方法也是才哥群里的一个大佬给的思路...使用numpy结合pandas，代码如下： df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问，针对df中，想在每行取两列数据中的最大值，作为新的一列问题，给出了具体说明和演示，一共5个方法，顺利地帮助粉丝解决了问题，也帮助大家玩转Pandas，学习Python相关知识。
hello，你好呀，我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！ 今天在进行开发的过程中遇到了一个小问题，是关于如何将double类型的数据保留两位小数。突然发现这方面有一点欠缺，就来总结一下。...一、String类的方式 该方式是是使用String的format()方法来实现的，该方法的作用就是规范数据的格式，第一个参数传入一个字符串来表示输出的数据格式，如保留两位小数就使用“%.2f”,第二个参数是要进行格式化的数据...在使用的时候需要实例化这个类，构造函数中传入数据的格式类型。...双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。但是也可以用来定义小数点后两位，但是使用起来比较麻烦，不太推荐使用。...，我比较推荐的还是前两种方法，或者是直接使用String.format()方法，
在这篇文章中，想告诉你 FastReport 如此强大的多级报告。他们的结构可以比作一棵树——树干、大树枝、从它们长出的细树枝，等等直到叶子——或者与公司结构进行比较：部门、分部、员工。...FastReport 最多支持六层嵌套（通过使用 Nested 报表对象可能会更多，但这将在后面描述）。在实际应用中，很少需要打印具有大量数据嵌套的报告；通常，1-3 级就足够了。...构建主从报表的示例 让我们考虑创建一个两级报告。它将包含来自 Customer 和 Orders 表的数据。第一个表是客户列表；第二个是客户的订单清单。...启动后，我们将看到每个客户的订单列表都是相同的，并且包含订单表中的所有记录。这是因为我们没有打开 Orders 表中的记录过滤。 让我们回到我们的数据源。...现在我们必须在下级源中设置记录过滤条件。为此，请调用 Table 2 组件中 MasterFields 属性的编辑器： 我们必须连接两个源中的两个 CustNo 字段。
在逐层算法中，按照维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，由原始数据聚合而来），是基于上一层级的计算结果来计算的。...Spark在实现By-layer逐层算法的过程中，从最底层的Cuboid一层一层地向上计算，直到计算出最顶层的Cuboid（相当于执行了一个不带group by的查询），将各层的结果数据缓存到内存中，跳过每次数据的读取过程...Stage阶段 每个Job对应两个Stage阶段，分为读取上层缓存数据和缓存该层计算后的结果数据。如下图所示： ?...资源合理化适配 由于By-layer逐层算法的特性，以及Spark在实际执行过程中的压缩机制，实际执行的Task任务加载的分区数据远远小于参数设置值，从而导致任务超高并行，占用大量资源，同时产生大量的小文件...目前，美团采用比较稳定的V2.0版本，经过近4年的使用与积累，到店餐饮技术团队在优化查询性能以及构建效率层面都积累了大量经验，本文主要阐述了在Spark构建过程的资源适配方法。
项目链接：https://github.com/ray-project/ray 最近，我和一位使用 100 多 TB 生物数据的朋友讨论了数据科学库的一些局限性。...在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...Dask 中存在两个主要的差别，而 Pandas on Ray 则尝试解决这两个差别： 1. 用户需要一直意识到：数据是分布式的，计算是懒惰的。 2....我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...注：第一个图表明，在像泰坦尼克数据集这样的小数据集上，分发数据会损害性能，因为并行化的开销很大。 MAX 案例研究 为了查看逐行操作和逐列操作时三者的对比结果，我们继续在相同的环境中进行实验。 ?
① 比较 应付金额中的每一个值，与第一个值进行比较，做差运算。 首先，新建一个普通报表模板，然后导入数据。 接着，设计报表样式，然后绑定数据源。将“应付金额”保留两位有效数字。...再接着，添加“比较”列。因为是求下面的每一个值与第一个值的差值，因此需要写入公式(公式如图所示)。并将“比较”列设置为保留两位有效数字。...保存后，效果预览如下 ② 占比 占比，顾名思义就是计算某个单独的数据，在总量中占据的比例。 在上述操作的基础上，添加“占比”列。直接使用自带函数进行占比运算，比较简单，操作如下。...直接使用自带函数进行环比，比较简单，操作如下。 然后调整“环比”列的格式，保存格式为“百分比”，并两位有效数字。...接着添加“逐层累计”列和“跨层累计”列。我们都是直接使用官方自带的函数，操作如图。
这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
位从0开始，如果要对第0位赋值，那就是sbit P00=P0^0或者sbit P00=0x80 虽然值都是0x80，但sfr声明的P0变量会修改0x80指向的8位寄存器中的每一位，sbit声明的P00...如此选择下一行，控制下一行的每一列的状态，如果速度够快，人眼看到的就是一幅图像。 上面的过程为逐行扫描，也可以逐列扫描。逐列扫描就是先选择某一列，然后控制这一列的每一行的状态。如此循环。...工作流程为： 通过SER将数据的最高位也就是第7位传入，将数据<<1，使得第6位成为新的最高位。 将SRCLK置0再置1。 重复以上两步，直到8位输入全部输入。 将RCLK置0再置1。...，帧率比较高，那么函数结尾就需要将P0和hc595置为不点亮灯泡的状态，否则会出现残影。...由于我们封装了绘制图片的方法，那么如果实现一个动画，就可以多次调用该方法，将每一帧的内容打印出来。 （delay_10us延时是有问题的，图省事我就不改了）
一、CAN协议的特点 1）在总线空闲时，所有单元都可以发送消息，两个以上单元同时发送消息时，对各消息的Identifier进行逐位仲裁比较，仲裁获胜的单元（具有较高优先级）可继续发送消息，仲裁失败的单元停止发送...如果同时有多个节点发送报文，会出现总线访问冲突，CAN使用逐位仲裁的方式解决冲突。在仲裁期间，每个发送器都对发送的 Identifier 电平与被监控的总线电平进行比较，如果电平相同，则继续发送报文。...数据帧：发送器向接收器发送数据帧； 远程帧：接收器向发送器请求数据； 错误帧：任何单元检测到总线错误后发出错误帧； 过载帧：用于相邻数据帧和远程帧之间提供延时，由接收器发送，表示接收器来不及处理数据，请求延迟...五、位填充 CAN总线使用非归零编码（NRZ），具有效率高的特点，但同步性能差。...为保证同步通信中有足够的电平跳变，规范中应用位填充机制，在连续的5个相同电平后插入1个反相电平，接收节点收到消息后，自动将填充位删除。若检测到连续6个相同电平，则节点报错。
：从摄像设备中读入数据； 18、cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件； 19、cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件； 20、cvReleaseVideoWriter...：计算一组n维空间向量的协方差； 31、cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作； 32、cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作； 33、cvConvertScale：用可选的缩放值转换数组元素类型...：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr...； 83、cvXor：对两个数组进行按位异或操作； 84、cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作； 85、cvZero：将所有数组中的元素置为0； 86、cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型
在那里，他们比较了系统，例如，询问 Dask 系统是否比 Apache Spark 的分析速度更快。 但是，如果你可以完全避免设置分布式系统，则可以避免很多维护方面的麻烦。...2021 年，H20.ai 在 一组基准测试 中测试了 DuckDB，比较了开源数据科学中流行的各种类似数据库工具的处理速度。 测试人员对 1000 万行和 9 列（约 0.5GB）运行了五个查询。...DuckDB 的两位创建者——Hannes Mühleisen（首席执行官）和 Mark Raasveldt（首席技术官）——创立了 DuckDB Labs，为该数据库系统提供商业支持，该系统旨在提供快速...他们从 能够的小型数据库 中汲取了相当多的灵感，认为 DuckDB 是列的 SQLite，而不是行的 SQLite。 Duck 具有 Python 风格的界面，还专门为数据科学社区构建。...您可以通过多种不同的方式将数据帧本机写入数据库，包括用户定义函数、完整的关联 API、 Ibis 库 以同时跨多个后端数据源同时写入数据帧，以及 PySpark，但使用不同的导入语句。
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