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自己桌面端应用运行了小程序

作为程序员必须要(xia)精(zhe)进(teng),就单纯有一天突然奇想,能否做到像微信一样桌面应用也跑上自己小程序呢?...但这也是一种天马行空想法,调研了一番,路径一:自己造轮子,这是不可能,没有这个精力和时间。...现在“套个壳子”相当于给他们发了翻译机(也就是编译过程),这下沟通方便了,也不影响自己用本语言工作。...SDK 前还需要在 FinClip 后台上架小程序,上架了官方示例小程序代码包,也尝试了直接把微信小程序代码包上传到 IDE ,发现也能兼容。...以下是桌面端实际运行小程序结果。图片如果做一定适配优化,小程序展示尺寸还可以适配打开窗口大小,效果也不错。

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Windows 安装配置 PySpark 开发环境(详细步骤+原理分析)

这里用Anaconda3,至于Anaconda3安装配置,有兴趣的话可以参考:这篇blog ?...1.3 Python安装py4j python 环境安装 py4j 模块(python 调用 java API 中间通信模块) 两种方式,这里用第(2)种 (1)进入python安装目录\...1.4 Python安装PySpark模块 同样也是那两种方法 (1)使用pip安装pyspark。pip install pyspark 会安装最新版本pyspark。...例如, pyspark 代码实例化一个 SparkContext 对象,那么通过 py4j 最终 JVM 中会创建 scala SparkContext 对象及后期对象调用、 JVM 数据处理消息日志会返回到...因此,应尽量少使用回收数据类算子,也可以调节回收日志级别,降低进程之间通信。

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基于Hudi流式CDC实践一:听说你准备了面试题?

先把这些生产上大概率会遇到问题放在这,大家看看脑海里是否有答案: 因为Hudi底层存储是HDFS,而流式程序写入数据时,一定会产生大量小文件。Hudi里面提供了小文件方案。...CDC日志如果数量非常大,那么实时采集CDC日志程序该怎么设计?Kafkatopic如何组织数据? CDC乱序问题,如果有,怎么解决呢? 用了PySpark吗?说一说选择是哪种运行模式?...PySpark,关于UDF是如何开发?为什么用这种方式开发? .......篇幅有限,试着慢慢来给大家介绍这些问题处理方案。 肯定有更好方案,一个一般规模生产上尝试。 如果做Demo就算了,不会有说服力。...大家可以自己去测试一下,落地到表之前,不做cache后果。 Kafkatopic数据是很大,单个topic几十亿、上百亿消息是正常水平。 大家可能会说,没事啊。

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Python如何把Spark数据写入ElasticSearch

这里以将Apache日志写入到ElasticSearch为例,来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES。...实际工作,由于数据与使用框架或技术复杂性,数据写入变得比较复杂,在这里我们简单演示一下。 如果使用Scala或Java的话,Spark提供自带了支持写入ES支持库,但Python不支持。...: export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3 理解如何写入ES关键是要明白,ES是一个JSON格式数据库,它有一个必须要求。...我们同时增加一个doc_id字段作为整个JSONID。配置ES我们增加如下配置“es.mapping.id”: “doc_id”告诉ES我们将这个字段作为ID。...,也就是查询结果_id 其他配置自己去探索。

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初识Structured Streaming

Spark Structured Streaming ,主要可以从以下方式接入流数据。 1, Kafka Source。当消息生产者发送消息到达某个topic消息队列时,将触发计算。...这种方式通常要求文件到达路径是原子性(瞬间到达,不是慢慢写入),以确保读取到数据完整性。大部分文件系统,可以通过move操作实现这个特性。 3, Socket Source。...将处理后流数据输出到kafka某个或某些topic。 2, File Sink。将处理后流数据写入到文件系统。 3, ForeachBatch Sink。...对于每一个micro-batch流数据处理后结果,用户可以编写函数实现自定义处理逻辑。例如写入到多个文件,或者写入到文件并打印。 4, Foreach Sink。...对于每一个micro-batch流数据处理后结果,用户可以编写函数实现自定义处理逻辑。例如写入到多个文件,或者写入到文件并打印。 Foreach Sink。

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Spark通信原理之Python与JVM交互

实际运行过程,JVM并不会直接和Python进行交互,JVM负责启停Python脚本,而不会向Python发送任何特殊指令。...Pyspark玄妙地方在于Python在运行过程需要调用SparkAPI,这些API实现在JVM虚拟机里面,也就是说python脚本运行进程同SparkAPI实现不在一个进程里,当我们Python...答案就是远程过程调用,也就是我们经常听到词汇RPC。 Pyspark,Python作为RPC客户端,JVM作为RPC服务端。...客户端输出错误日志时除了输出自己堆栈信息之外还会将JVM返回回来堆栈错误信息一同展现出来,方便开发者定位错误发生原因。...Py4jPython客户端会启动一个连接池连接到JVM,所有的远程调用都被封装成了消息指令,随机地从连接挑选一个连接将消息指令序列化发送到JVM远程执行。

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PySpark实战指南:大数据处理与分析终极指南【上进小菜猪大数据】

PySpark简介 PySpark是SparkPython API,它提供了Python中使用Spark分布式计算引擎进行大规模数据处理和分析能力。...spark.sparkContext.accumulator(0) data.rdd.foreach(lambda x: counter.add(1)) ​ # 调整并行度 data.repartition(10) ​ 故障处理和调试 大规模分布式计算环境...PySpark提供了一些工具和技术,帮助我们诊断和解决分布式作业问题。通过查看日志、监控资源使用情况、利用调试工具等,可以快速定位并解决故障。...使用PySpark流处理模块(Spark Streaming、Structured Streaming),可以从消息队列、日志文件、实时数据源等获取数据流,并进行实时处理和分析。...通过掌握这些技术,您可以利用PySpark大数据领域中处理和分析海量数据,从中获取有价值洞察和决策支持。

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

下面是关于如何在 PySpark 写入和读取 Parquet 文件简单说明,将在后面的部分详细解释。...Parquet 能够支持高级嵌套数据结构,并支持高效压缩选项和编码方案。 Pyspark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件,自动捕获原始数据模式,它还平均减少了 75% 数据存储。...当将DataFrame写入parquet文件时,它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...这与传统数据库查询执行类似。 PySpark ,我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区,以优化方式改进查询执行。...Parquet 文件上创建表 在这里,分区 Parquet 文件上创建一个表,并执行一个比没有分区表执行得更快查询,从而提高了性能。

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有比Pandas 更好替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

为了验证这个问题,让我们中等大小数据集上探索一些替代方法,看看我们是否可以从中受益,或者咱们来确认使用Pandas就可以了。...Spark已经Hadoop平台之上发展,并且可能是最受欢迎云计算工具。它是用Scala编写,但是pySpark API许多方法都可以让您进行计算,而不会损失python开发速度。...尽管Julia是一种不同语言,但它以python方式做很多事情,它还会在合适时候使用自己技巧。 另一方面,python,有许多种类库完成相同功能,这对初学者非常不友好。...Julia开发考虑到了数据科学家需求。它可能没有Pandas那么受欢迎,可能也没有Pandas所能提供所有技巧。对于某些操作,它可以提供性能提升,必须说,有些代码julia更优雅。...另外这里有个小技巧,pandas读取csv很慢,例如我自己会经常读取5-10G左右csv文件,这时第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件,以后加载时用read_pickle读取pickle

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Python大数据之PySpark(二)PySpark安装

pip install pyspark (掌握)第二种:使用虚拟环境安装pyspark_env安装,pip install pyspark 第三种:PyPi上下载下来对应包执行安装 5-如何查看conda...,从节点主机名和端口号 3-现象:进入到spark-shellpyspark,会开启4040端口webui展示,但是一旦交互式命令行退出了,wenui无法访问了,需要具备Spark历史日志服务器可以查看历史提交任务...workers 从节点列表 spark-default.conf spark框架启动默认配置,这里可以将历史日志服务器是否开启,是否有压缩等写入该配置文件 2-安装过程 2-1 修改workers...(3)spark-submit #基于Standalone脚本 #driver申请作业资源,会向--master集群资源管理器申请 #执行计算过程worker,一个worker有很多...阶段划分完成和Task创建后, Driver会向Executor发送 Task; 3)、Executor接收到Task后,会下载Task运行时依赖,准备好Task执行环境后,会开始执行Task

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Spark教程(二)Spark连接MongoDB

如何导入数据 数据可能有各种格式,虽然常见是HDFS,但是因为Python爬虫数据库用比较多是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB数据。...这里建议使用Jupyter notebook,会比较方便,环境变量这样设置 PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook.../bin/pyspark 如果你环境中有多个Python版本,同样可以制定你想要使用解释器,这里是python36,根据需求修改。...,最后面的packages相当于引入名字,一般喜欢代码定义。...以上是官网推荐连接方式,这里需要说是另一种,如果没有从命令行启动,而是直接新建一个py文件,该如何操作? 搜索相关资料后,发现是这样 #!

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Spark App 血缘解析方案

基于日志解析:通过分析例如 Spark App event log 信息,然后解析出任务血缘。...通过SparkListenerSQLExecutionEnd消息可以获取到消息QueryExecution,血缘解析基于QueryExecution analyzed logical plan 和...Spark APP stderr 日志里, 方便调试确认。...event 消息添加该 Spark APP 对应工作流或者任务名称, 将血缘和任务信息发给自定义 HTTP server, 解析血缘上报 kafka, 统一消费处理。...血缘解析基于写入触发, 所以如果任务做查询是解析不到血缘 虽然仍有一些不足,但是 spline agent 能够无感知为线上运行 Spark APP 程序增加血缘解析能力,是个很不错思路,后续可以基于这个方向进行进一步研究优化

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如何在CDSW上调试失败或卡住Spark应用

ERROR级别的日志,当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息,不能根据日志上下文正确定位问题。...Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录,Spark2使用是Apache Log4j,可以通过log4j.properties...3.pyspark_gridserach工程根目录下创建log4j.properties文件 ?...4.启动Session测试日志文件是否生效 ? 4.总结 1.CDSW运行Spark作业默认输出ERROR级别的异常日志,对于开发Debug定位问题时缺少日志上下文。...2.Spark2使用是Apache Log4j,我们可以通过Project根目录添加log4j.properties配置文件,来定义Spark作业日志输出级别。

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阿里云Dataphin如何使用python写代码

调用:python环境 3 其他解读 3.1 解压zip 3.2 dataphin使用pyspark 0 更新日志 20240407日志 根据线人来报,Dataphin解决了当下文件夹权限问题...: 调用自己python函数代码,可以python调用,也可以写sh执行文件shell里面跑批任务 一些重要依赖,通过代码里每次安装pip install比较麻烦,可以直接上传固定在【资源】里面...2.1 资源上传步骤 参考:上传资源及引用 大致步骤: 引用资源: 2.2 resource_reference 调用:python环境 笔者自己第一个疑问, @resource_reference...并不是一个函数,也不是一个文件,只是这个上传文件路径 其次,如果你【资源】上传,其实叫啥,选啥类型,笔者认为都是没所谓 回到【计算任务】python编译空间: 如果要引用上传...类似shell记sh代码,@resource_reference{"pyspark.py"}导入文件路径, 直到pyspark.py 执行代码 不过,不确定这段代码,是否可以直接访问到?

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一起揭开 PySpark 编程神秘面纱

开始讲解PySpark程序启动原理之前,我们先来了解一下Spark一些概念和特性。 1....最大优化是让计算任务中间结果可以存储在内存,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代 MapReduce 算法场景,可以获得更好性能提升。...Spark 集群目前最大可以达到 8000 节点,处理数据达到 PB 级别,互联网企业应用非常广泛。 2....大概逻辑是上面这样子,不过,我们在看YARN日志时候,经常性地会看到Job、Stage、Task,它们关系是怎么样呢?...综上所述,PySpark是借助于Py4j实现了Python调用Java从而来驱动Spark程序运行,这样子可以保证了Spark核心代码独立性,但是大数据场景下,如果代码存在频繁进行数据通信操作

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大数据Python:3大数据分析工具

介绍 本文中,假设您使用virtualenv,pyenv或其他变体在其自己环境运行Python。 本文中示例使用IPython,因此如果您愿意,请确保已安装它。...Python数据 我们阅读本文时,将使用一些示例数据来完成这些示例。 我们将使用Python数据是几天时间内从该网站获得实际生产日志。...PySpark 我们将讨论下一个工具是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于Python中分析大数据功能。...它带有自己shell,您可以从命令行运行它。 $ pyspark 这会加载pyspark shell。...而且,幸运是,Python开发人员有很多选择来使用机器学习算法。 没有详细介绍机器学习情况下,我们需要获得一些执行机器学习数据。本文中提供示例数据不能正常工作,因为它不是数字数据。

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Spark笔记17-Structured Streaming

Structured Streaming 概述 Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据表。 可以把流计算等同于一个静态表上批处理查询,进行增量运算。...无界表上对输入查询将生成结果表,系统每隔一定周期会触发对无界表计算并且更新结果。 两种处理模式 1.微批处理模式(默认) 微批处理之前,将待处理数据偏移量写入预写日志。...防止故障宕机等造成数据丢失,无法恢复。 定期检查流数据源 对上一批次结束后到达新数据进行批量查询 由于需要写日志,造成延迟。...最快响应时间为100毫秒 2.持续处理模式 毫秒级响应 不再根据触发器来周期性启动任务 启动一系列连续读取、处理等长时间运行任务 异步写日志,不需要等待 Spark Streaming 和...import SparkSession from pyspark.sql.functions import split from pyspark.sql.functions import explode

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一起揭开 PySpark 编程神秘面纱

开始讲解PySpark程序启动原理之前,我们先来了解一下Spark一些概念和特性。 1....最大优化是让计算任务中间结果可以存储在内存,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代 MapReduce 算法场景,可以获得更好性能提升。...Spark 集群目前最大可以达到 8000 节点,处理数据达到 PB 级别,互联网企业应用非常广泛。 2....大概逻辑是上面这样子,不过,我们在看YARN日志时候,经常性地会看到Job、Stage、Task,它们关系是怎么样呢?...综上所述,PySpark是借助于Py4j实现了Python调用Java从而来驱动Spark程序运行,这样子可以保证了Spark核心代码独立性,但是大数据场景下,如果代码存在频繁进行数据通信操作

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