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本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
是的。Apache Phoenix 用于 OLTP（在线事务处理）用例，而不是 OLAP（在线分析处理）用例。不过，您可以将 Phoenix 用于实时数据摄取作为主要用例。
Apache Software Foundation（ASF）在2019年监督了339个项目，有超过3000名提交者组成的强大社区修改了59309787行代码。
2022 年 1 月 31 日的 Java 每周新闻综述，主要介绍了 OpenJDK（JEP 423）、JDK 18、JDK 19、Loom 项目 Build 19-loom+3-89、Spring Framework 更新、Quarkus 2.7.0. Final、一个新的 Micronaut Serialization 模块、Apache Camel Quarkus 2.7.0、Apache Camel 3.15.0、JReleaser 第二个早期访问构建、JobRunr 4.0.7 和 4.0.8 版本以及 Failsafe 3.2。
JDK 21早期访问构建 Build 28 在上周发布，其中包括 Build 27 的更新，主要是修复了各种问题。要了解关于这个版本的更多细节，请查看发布说明。
Java 近期新闻包括：OpenJDK 的新特性，一个新的值对象相关的草案、JDK 18、JDK 19、Loom 项目、其他供应商对 Log4Shell（Log4j 在 Shell 下的实现）的声明、大量的 Spring 和 Quarkus 的更新、Hibernate ORM 60.0-M3、以及 Apache Camel、Camel Quarkus、Apache Tika 2.2.1、GraalVM Native Build Tools 0.9.9 的小版本发布（point release）。
本周收到的是一篇关于使用Apache Camel整合企业中各种软件的教程，涉及到从基础到Kubernetes集成。推荐直接看原文：
原文地址：https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
HBase是基于HDFS之上的，也可以采用存储本地模式，HBase是分布式数据库，将数据分为多份，同时是面向列的数据库，是bigtable的实现。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
在结束了评审之后，JEP 454（外部函数和内存 API）从 Proposed to Target 进入到了 Targeted（JDK 22）状态。该 JEP 建议在经历了两轮孵化和三轮预览之后确定这个特性：在 JDK 17 中交付的 JEP 412（外部函数和内存 API(孵化器)）、在 JDK 18 中交付的 JEP 419（外部函数和内存 API(第二轮孵化器)）、在 JDK 19 中交付的 JEP 424（外部函数和内存 API(预览)）、在 JDK 20 中交付的 JEP 434（外部函数和内存 API(第二次预览)），以及在 JDK 21 GA 版本中交付的 JEP 442（外部函数和内存 API(第三次预览)）。自上一个版本以来的改进包括：新的 Enable-Native-Access manifest 属性，允许可执行 JAR 包中的代码调用受限制的方法而无需使用——Enable-Native-Access 标志；允许客户端通过编程的方式构建 C 函数描述符，避免使用特定于平台的常量；改进了对本地内存中可变长度数组的支持；支持多字符集本地字符串。InfoQ 将会继续跟进报道。
了解了Hive中的SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的，整个转换过程分为六个阶段：
大家好，我是云朵君！ 加载一个Jupyter插件后，无需写代码就能做数据分析，还帮你生成相应代码？
如果您使用Python作为数据处理的语言，那么pandas很可能是你代码中使用最多的库之一。pandas的关键数据结构是DataFrame，这是一个类似电子表格的数据表，由行和列组成。在处理dataframe时，我们经常需要处理索引，这可能很棘手。在本文中，让我们回顾一些关于用pandas处理索引的技巧。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
默认情况下，分组会将分组列编程index索引。但是很多情况下，我们不希望分组列变成索引，因为可能有些计算或者判断逻辑还是需要用到该列的。因此，我们需要设置一下让分组列不成为索引，同时也能完成分组的功能。
Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
在数据处理时，经常会因为index报错而发愁。不要紧，本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
对于许多数据科学家来说，数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看，这个概念没有错。毕竟，这是为什么这些工具首先存在的原因。然而，对于分隔符转换等简单任务来说，这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上，特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外，命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如，awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年，它是在传奇的K&R一书中的K，Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天，大约50年之后，awk仍然与每年出现的新书保持相关联！ 因此，可以肯定的是，对命令行技术的投入不会很快贬值的。
今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems，目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab，该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab，诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
作者 | Michael Redlich 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 最近，Java 社区相对比较平静，本期的新闻包括 JDK 19、JDK 20、Spring Cloud 2020.0.6、Quarkus 2.10.1、Payara 平台企业版 5.40.0、JReleaser 1.1.0、Hibernate ORM 6.1.1、Apache Beam 2.40.0 和 Apache Camel 3.14.4。 JDK 19 JDK 19 早期访问构建版本的 Build 29 发布，
在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。
JMeter参数化是指把固定的数据动态化，这样更贴合实际的模拟用户请求，比如模拟多个不同账号。JMeter一共有四种参数化方式，分别是：
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
做 Python 数据分析和机器学习的同学都非常喜欢 pandas 这个工具库，它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。
这是一个手把手并循序渐进的教程，展示了如何和Calcite建立连接。它使用了一个简单的适配器，使得一个包含了csv文件的目录看起来是一个包含数据库表的模式（schema）。Calcite负责其他工作，并提供了一个完整的SQL接口。
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
本博客将讨论了如何在Flowable 6.4.1中安装和使用Camel。 希望在阅读此博客后，您将能够设置Flowable Task应用程序，以允许用户运行可以通过Camel路由与其他应用程序集成Flowable。 此博客使用Flowable Camel模块中的示例。
https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数，而不符合要求的那一行则不复制；并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
（1）使用HBase的API中的Put是最直接的方法，但是它并非都是最高效的方式（2）Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。（3）可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重。推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统，并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch joins）等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，通过 checkpoint 和 WAL，系统确保端到端的 exactly-once。简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。
2022 年 6 月，Cloudera宣布在 Cloudera 数据平台 (CDP) 中全面推出 Apache Iceberg。Iceberg 是一种 100% 开放表格式，由Apache Software Foundation开发，可帮助用户避免供应商锁定并实现开放式 Lakehouse。
Vagrant是一款用来构建虚拟开发环境的工具，它底层支持 VirtualBox、VMware 甚至 AWS 作为虚拟机系统，提供易于配置，重复性好，便携式的工作环境。也可以和 puppet，chef 结合，实现虚拟机管理的自动化。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
现在我们将着手构建智能物联网网关。我们将使用 Ansible 来自动化网关配置，因为它也可用于配置管理和应用程序部署。
分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。这意味着列名称不能以数字开头，而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
本文将通过对几个项目的介绍，让读者完全了解并掌握如何架构物联网。 几周前我们在捷克的Linux大会“OpenAlt”上提出了这样的观点：物联网（IoT）是基于微服务的。我们打算覆盖所有实现层级，将难题放到一起。也就是说，使用所有从边缘设备中所收集的数据，经过数据集成与分析之后，得出完整的物联网解决方案。 物联网架构 下面的架构图是对我们观点的高度概括。其中，很容易找到与物联网网关连接的所谓边缘设备。 一般情况下，网关会将设备所传输的任何硬件与供应商特定协议转化为一致而更易集成的东西，方便在集成时使用，类似T
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
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